Hierarchical Contextual Manifold Alignment for Structuring Latent Representations in Large Language Models

要約

潜在トークン表現の構成は、言語モデルの安定性、一般化、および文脈的一貫性を決定する上で重要な役割を果たしますが、具体化への従来のアプローチは、多くの場合、追加の計算オーバーヘッドを導入するパラメーターの変更に依存します。
コアモデルの重みを変更せずにトークンの埋め込みを再構築するために階層的アライメント法が導入され、表現分布が異なる言語コンテキストにわたって一貫性を維持することを保証しました。
実験的評価により、まれなトークンの検索、敵対的堅牢性、長距離依存の追跡の改善が実証され、潜在的な空間組織の矛盾を緩和する階層構造の利点を強調しました。
従来の微調整および埋め込み摂動方法との比較分析により、階層的再構築が表現品質の測定可能なゲインを達成しながら計算効率を維持することが明らかになりました。
アライメントプロセスを通じて導入された構造精製により、さまざまな言語タスク全体でコンテキスト安定性が向上し、トークンの近接関係の矛盾が減少し、言語生成の解釈可能性が向上しました。
詳細な計算評価により、再編成プロセスが最小限の推論オーバーヘッドを導入したことが確認され、表現の改善がモデルの効率を妥協しないことを確認しました。
この調査結果は、構造化された表現学習のより広範な重要性を強化し、階層的な埋め込みの修正が、学習前の意味論的協会を維持しながら潜在的な空間分布を改良するための効果的な戦略として役立つ可能性があることを示しています。

要約(オリジナル)

The organization of latent token representations plays a crucial role in determining the stability, generalization, and contextual consistency of language models, yet conventional approaches to embedding refinement often rely on parameter modifications that introduce additional computational overhead. A hierarchical alignment method was introduced to restructure token embeddings without altering core model weights, ensuring that representational distributions maintained coherence across different linguistic contexts. Experimental evaluations demonstrated improvements in rare token retrieval, adversarial robustness, and long-range dependency tracking, highlighting the advantages of hierarchical structuring in mitigating inconsistencies in latent space organization. The comparative analysis against conventional fine-tuning and embedding perturbation methods revealed that hierarchical restructuring maintained computational efficiency while achieving measurable gains in representation quality. Structural refinements introduced through the alignment process resulted in improved contextual stability across varied linguistic tasks, reducing inconsistencies in token proximity relationships and enhancing interpretability in language generation. A detailed computational assessment confirmed that the realignment process introduced minimal inference overhead, ensuring that representational improvements did not compromise model efficiency. The findings reinforced the broader significance of structured representation learning, illustrating that hierarchical embedding modifications could serve as an effective strategy for refining latent space distributions while preserving pre-learned semantic associations.

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