論文の概要: Bayesian Repetition Penalty: A Principled Adjacent-Conditional Framework for Reversing Attention Collapse in Autoregressive Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22694v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 17:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-02 22:55:39.03039
• Title: Bayesian Repetition Penalty: A Principled Adjacent-Conditional Framework for Reversing Attention Collapse in Autoregressive Language Models
• Title（参考訳）: Bayesian Repetition Penalty: 自己回帰型言語モデルにおける注意崩壊を回避するための原則付き随伴型フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では, 崩壊した生成パターンから生じる異常な信頼度を解析し, 補償する原理的枠組みを提案する。 結果として生じる自己正規化ペナルティ比$R=f(m,n,p)/f(np,n,p)$は、アドホックな標準化を必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.240704665480939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attention collapse in autoregressive language models -- manifested as repetitive token loops where the model becomes trapped in self-reinforcing attractors -- is a persistent pathology that existing decoding-time heuristics fail to address at its root cause. We present a principled framework that penalises or compensates anomalous confidence arising from collapsed generation patterns, by comparing a token's observed frequency against its corpus prior through an adjacent-conditional probability construction. The resulting self-normalising penalty ratio $R=f(m,n,p)/f(np,n,p)$ requires no ad hoc standardisation and admits a closed-form logit offset with zero approximation error. The correction is isolated from the loss gradient and accumulated into a frozen output-layer bias via exponential moving average, enabling deployment as a repair mechanism for models that have already collapsed without requiring intrusive modifications to standard training pipelines. Experimental validation on a 1.5B-parameter model demonstrates that the frozen-bias mechanism can rescue a model already trapped in a collapsed attractor, reducing 2-gram repetition from 0.073 to near 0 while preserving generation quality.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰型言語モデルの注意崩壊 -- モデルが自己回帰型アトラクタに閉じ込められる繰り返しトークンループとして現れる -- は、既存の復号時ヒューリスティックが根本原因で対処できない、永続的な病理である。 本稿では, 隣接する条件付き確率構成により, トークンの観測周波数をコーパスと比較することにより, 故障発生パターンから生じる異常な信頼度を解析または補償する原理的枠組みを提案する。 結果として生じる自己正規化ペナルティ比$R=f(m,n,p)/f(np,n,p)$は、アドホックな標準化を必要としない。 補正は損失勾配から分離され、指数的な移動平均によって凍結した出力層バイアスに蓄積され、標準の訓練パイプラインに侵入的な修正を加えることなく、既に崩壊したモデルの修理機構として展開できる。 1.5Bパラメータモデルの実験的検証により、凍結バイアス機構は崩壊したアトラクションに閉じ込められたモデルを救うことができ、生成品質を維持しながら0.073から0付近まで2グラムの繰り返しを低減できることが示された。

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