Probabilistic Lexical Manifold Construction in Large Language Models via Hierarchical Vector Field Interpolation

要約

階層ベクトルフィールド補間は、語彙表現のための構造化された確率的フレームワークを導入し、単語の埋め込みが離散トークンマッピングに制約されるのではなく、連続的多様体をスムーズに遷移するようにします。
提案された方法論は、単語表現がトポロジーの一貫性に従うと確率的関数空間を構築し、トランスベースの埋め込みで一般的に観察される表現の不連続性を緩和します。
経験的評価により、確率的制約は、文脈関係を改善することにより語彙的一貫性を高め、複数の言語分布における意味的安定性の改善につながることが明らかになりました。
発散最小化技術の適用により、補間埋め込みは、大規模な実装の計算可能性を維持しながら、確率的一貫性を維持することが保証されます。
実験的発見は、補間された語彙マニホールドが表現密度アライメントを改善し、コンテキスト埋め込み分布の異方性歪みを減らすことを示しています。
標準的な変圧器ベースのモデルとの比較分析は、特に細粒のセマンティック分化を必要とするタスクで、構造化された補間がより安定した表現をもたらすことを強調しています。
埋め込みの発散の統計的評価は、確率論的な語彙多様体が、文脈的抽象化のさまざまなスケール全体にわたって一貫性を維持しながら、表現の矛盾を減らすことを確認します。
計算効率の評価により、補間はマイナーな処理オーバーヘッドを導入する一方で、構造化された表現学習アプローチは実用的な展開のためにスケーラブルのままであることが明らかになりました。

要約(オリジナル)

Hierarchical vector field interpolation introduces a structured probabilistic framework for lexical representation, ensuring that word embeddings transition smoothly across a continuous manifold rather than being constrained to discrete token mappings. The proposed methodology constructs a probabilistic function space where word representations adhere to topological consistency, mitigating representational discontinuities commonly observed in transformer-based embeddings. Empirical evaluations reveal that probabilistic constraints enhance lexical coherence by refining contextual relationships, leading to improvements in semantic stability across multiple linguistic distributions. The application of divergence minimization techniques ensures that interpolated embeddings maintain probabilistic consistency while preserving computational feasibility for large-scale implementations. Experimental findings demonstrate that interpolated lexical manifolds improve representation density alignment, reducing anisotropic distortions in contextual embedding distributions. Comparative analyses with standard transformer-based models highlight that structured interpolation yields more stable representations, particularly in tasks requiring fine-grained semantic differentiation. The statistical evaluation of embedding divergence confirms that probabilistic lexical manifolds reduce representational inconsistencies while maintaining coherence across varying scales of contextual abstraction. An assessment of computational efficiency reveals that while interpolation introduces minor processing overhead, the structured representation learning approach remains scalable for practical deployment.

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