Structural Latency Perturbation in Large Language Models Through Recursive State Induction

要約

計算効率は、推論のレイテンシとリソース消費がリアルタイムアプリケーションに重要な制約を提示することで、大容量の言語モデルのスケーリングにおいて重要な考慮事項であり続けています。
この研究は、再帰状態誘導を介した計算経路を変更する構造化された潜在摂動メカニズムを導入し、生成的忠実度を維持しながら冗長活性化の動的抑制を可能にしました。
再帰的な摂動を記述するための正式な数学的枠組みが確立されており、修正が静的に課されるのではなく適応的なままであることを保証します。
実験では、再帰状態調整を適用すると、さまざまなシーケンス長にわたって推論の遅延が減少し、累積効率の改善の恩恵を受けるテキスト世代が長くなることが実証されています。
構造化された剪定と量子化に対する比較評価は、トークンの保持または記憶の利用を損なうことなく、潜伏期の増加を達成できることを示しています。
計算オーバーヘッドの分析は、特に拡張されたテキスト生成を必要とするシナリオで、冗長性の活性化を選択的に抑制することが電力効率の改善に寄与することを示唆しています。
言語の安定性の評価により、トークンレベルの一貫性は、制御された摂動のしきい値の下でほとんど無傷のままであることが示されており、体重中心の最適化技術の代替として構造レイテンシの修正の生存率を強化しています。
結果は、再帰状態誘導が、建築の修正や外部増強を必要とせずに計算の複雑さを減らすための効果的な方法を提供するという仮説を支持しています。

要約(オリジナル)

Computational efficiency has remained a critical consideration in scaling high-capacity language models, with inference latency and resource consumption presenting significant constraints on real-time applications. The study has introduced a structured latency perturbation mechanism that modifies computational pathways through recursive state induction, enabling dynamic suppression of redundant activations while preserving generative fidelity. A formal mathematical framework has been established to describe recursive perturbations, ensuring that modifications remain adaptive rather than statically imposed. Experiments have demonstrated that applying recursive state adjustments reduces inference latency across varying sequence lengths, with longer text generations benefiting from cumulative efficiency improvements. Comparative evaluations against structured pruning and quantization have indicated that latency gains can be achieved without compromising token retention or memory utilization. The analysis of computational overhead has suggested that selectively suppressing redundant activations contributes to improved power efficiency, particularly in scenarios requiring extended text generation. An assessment of linguistic stability has shown that token-level consistency remains largely intact under controlled perturbation thresholds, reinforcing the viability of structural latency modifications as an alternative to weight-centric optimization techniques. The results have supported the hypothesis that recursive state induction offers an effective method for reducing computational complexity without requiring architectural modifications or external augmentation.

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