論文の概要: Perspectives on Large Language Models: Polysemy, Stochasticity, Exponential Expressibility, and Unitary Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13824v4
• Date: Tue, 30 Sep 2025 15:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.720889
• Title: Perspectives on Large Language Models: Polysemy, Stochasticity, Exponential Expressibility, and Unitary Attention
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの展望:多意味性、確率性、指数表現性、単項注意
• Authors: Karl Svozil,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLM)の基礎的側面について考察する。 擬直交ベクトルを用いて空間次元の埋め込みによって意味的特徴の表現がどのように指数関数的にスケールするかを分析する。 古典的機構のユニタリ拡張として量子アテンションを提案し,LLM処理をヒルベルト空間における可逆的量子様進化として再フレーミングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores foundational aspects of Large Language Models (LLMs). We analyze how the expressibility of semantic features scales exponentially with embedding space dimensions using quasi-orthogonal vectors. We contrast the dynamic, context-dependent embeddings of Transformer architectures, which resolve polysemy, with a static vector approach based on quantum contextuality. Stochasticity is framed as an essential feature for enabling creative output through probabilistic sampling. Finally, we propose quantum attention as a unitary extension of classical mechanisms, reframing LLM processing as reversible, quantum-like evolutions in Hilbert space.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models(LLM)の基礎的側面について考察する。 準直交ベクトルを用いて空間次元の埋め込みによって意味的特徴の表現性がどのように指数関数的にスケールするかを解析する。 我々は,ポリセミーを解くトランスフォーマーアーキテクチャの動的,文脈依存的な埋め込みと,量子的文脈性に基づく静的ベクトルアプローチとを対比する。 確率性は確率的サンプリングによって創造的な出力を可能にする重要な特徴である。 最後に、古典的機構のユニタリ拡張として量子アテンションを提案し、LLM処理をヒルベルト空間における可逆的量子様進化として再フレーミングする。

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