論文の概要: Reservoir Computing as a Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15779v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 05:37:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.816253
• Title: Reservoir Computing as a Language Model
• Title（参考訳）: 言語モデルとしての貯留層計算
• Authors: Felix Köster, Atsushi Uchida,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、大量のデータを処理する上での優れたパフォーマンスに対して、科学とメディアのランドスケープデュオを支配してきた。 高速かつ省エネなハードウェア実装を実現するため,自然テキスト処理における貯水池の計算性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLM) have dominated the science and media landscape duo to their impressive performance on processing large chunks of data and produce human-like levels of text. Nevertheless, their huge energy demand and slow processing still a bottleneck for further increasing quality while also making the models accessible to everyone. To solve this bottleneck, we will investigate how reservoir computing performs on natural text processing, which could enable fast and energy efficient hardware implementations. Studies investigating the use of reservoir computing as a language model remain sparse. In this paper, we compare three distinct approaches for character-level language modeling, two different reservoir computing approaches, where only an output layer is trainable, and the well-known transformer-based architectures, which fully learn an attention-based sequence representation. We explore the performance, computational cost and prediction accuracy for both paradigms by equally varying the number of trainable parameters for all models. Using a consistent pipeline for all three approaches, we demonstrate that transformers excel in prediction quality, whereas reservoir computers remain highly efficient reducing the training and inference speed. Furthermore, we investigate two types of reservoir computing: a traditional reservoir with a static linear readout, and an attention-enhanced reservoir that dynamically adapts its output weights via an attention mechanism. Our findings underline how these paradigms scale and offer guidelines to balance resource constraints with performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大量のデータを処理し、人間のライクなレベルのテキストを生成するという点で、科学とメディアのランドスケープデュオを支配してきた。 それでも、その膨大なエネルギー需要と処理速度の遅いことは、品質向上のボトルネックでありながら、モデルを誰でも利用できるものにしている。 このボトルネックを解決するため,自然テキスト処理における貯水池の計算性能について検討し,高速かつエネルギー効率のよいハードウェア実装を実現する。 貯水池計算を言語モデルとして用いた研究はいまだに少ない。 本稿では、文字レベル言語モデリングの3つの異なるアプローチ、出力層のみをトレーニング可能な2つの異なる貯水池コンピューティングアプローチ、注目に基づくシーケンス表現を完全に学習するよく知られたトランスフォーマーベースアーキテクチャを比較した。 両パラダイムの性能, 計算コスト, 予測精度を, 全モデルに対するトレーニング可能なパラメータの数を等しく変化させることにより検討する。 3つのアプローチすべてに対して一貫したパイプラインを用いることで、トランスフォーマーは予測品質に優れ、一方、貯水池コンピュータはトレーニングと推論の速度を非常に効率的に抑えることができる。 さらに,静的線形リードアウトを持つ従来の貯水池と,アテンション機構を介して出力重みを動的に適応する注目型貯水池の2つのタイプの貯水池計算について検討した。 我々の知見は、これらのパラダイムがどのようにスケールし、リソース制約とパフォーマンスのバランスをとるためのガイドラインを提供するかを示している。

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