論文の概要: On the Predictive Power of Representation Dispersion in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.24106v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 17:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.183616
• Title: On the Predictive Power of Representation Dispersion in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける表現分散の予測力について
• Authors: Yanhong Li, Ming Li, Karen Livescu, Jiawei Zhou,
• Abstract要約: 文脈表現をより広く広めるモデルは、より難易度を低くする傾向にあることを示す。 本稿では,ラベル付きデータを必要とせずに,分散の活用方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.85164935773766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that a language model's ability to predict text is tightly linked to the breadth of its embedding space: models that spread their contextual representations more widely tend to achieve lower perplexity. Concretely, we find that representation dispersion - the average pairwise cosine distance among hidden vectors - strongly and negatively correlates with perplexity across diverse model families (LLaMA, Qwen, and others) and domains (Wikipedia, news, scientific abstracts). Beyond illustrating this link, we show how dispersion can be leveraged for a range of practical tasks without requiring labeled data. First, measuring dispersion on unlabeled text allows us to predict downstream accuracy in new domains, offering a data-efficient tool for model selection. Next, we find that identifying layers with higher dispersion pinpoints the best representations for retrieval-based methods such as kNN-LM, bypassing exhaustive layer-by-layer searches. Finally, we integrate a simple push-away objective into training, which increases dispersion in both single-domain and cross-domain scenarios and directly improves perplexity in each.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルがテキストを予測する能力は,その埋め込み空間の広さに強く結びついていることを示し,文脈表現をより広く広めるモデルは,より難易度を低くする傾向にあることを示した。 具体的には、隠れベクトル間の平均的な対の余弦距離である表現分散が、多種多様なモデルファミリー(LLaMA、Qwenなど)とドメイン(Wikipedia、ニュース、科学的な抽象概念)に強く負の相関関係があることを見出した。 このリンクの他に、ラベル付きデータを必要とせずに、分散が様々な実用的なタスクにどのように活用できるかを示す。 まず、ラベルのないテキスト上で分散を測定することで、新しいドメインの下流の精度を予測し、モデル選択のためのデータ効率ツールを提供する。 次に, 分散ピンポイントの高い層を識別することは, kNN-LM などの検索手法において, 徹底的な層別探索を回避し, 最適表現であることを示す。 最後に、単ドメインとクロスドメインの両方のシナリオにおける分散を増大させ、それぞれのパープレキシティを直接改善する、単純なプッシュアウト目標をトレーニングに統合する。

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