Context-Aware Neural Gradient Mapping for Fine-Grained Instruction Processing

要約

大規模な言語モデルの最適化プロセスへのコンテキスト埋め込みの統合は、自然言語処理の進歩です。
コンテキスト認識ニューラルグラデーションマッピングフレームワークは、コンテキスト埋め込みを最適化プロセスに直接組み込む動的勾配調整メカニズムを導入します。
このアプローチは、リアルタイムパラメーターの調整を容易にし、まばらまたはうるさいデータ入力が存在する場合でもタスク固有の一般化を強化します。
このフレームワークの数学的基盤は、勾配降下の修正に依存しています。ここでは、コンテキスト埋め込みは、入力機能をマッピングするようにトレーニングされた補足ニューラルネットワークから派生しており、最適な適応勾配になります。
微分形状の原則を使用することにより、高次元の入力依存性が低次元勾配マニホールドにエンコードされ、モデル全体の再訓練を必要とせずに効率的な適応を可能にします。
経験的評価は、提案されたフレームワークが、精度、ノイズへの堅牢性、計算効率など、さまざまなメトリックのベースラインモデルを一貫して上回ることを示しています。
コンテキスト固有の埋め込みの統合により、言語のより複雑な理解が可能になり、多様な言語現象を処理するモデルの能力が向上します。
さらに、この方法で達成される計算効率は、多様な制約の下で動作する大規模な言語モデルのスケーラビリティを示しています。

要約(オリジナル)

The integration of contextual embeddings into the optimization processes of large language models is an advancement in natural language processing. The Context-Aware Neural Gradient Mapping framework introduces a dynamic gradient adjustment mechanism, incorporating contextual embeddings directly into the optimization process. This approach facilitates real-time parameter adjustments, enhancing task-specific generalization even in the presence of sparse or noisy data inputs. The mathematical foundation of this framework relies on gradient descent modifications, where contextual embeddings are derived from a supplementary neural network trained to map input features to optimal adaptation gradients. By employing differential geometry principles, high-dimensional input dependencies are encoded into low-dimensional gradient manifolds, enabling efficient adaptation without necessitating the retraining of the entire model. Empirical evaluations demonstrate that the proposed framework consistently outperforms baseline models across various metrics, including accuracy, robustness to noise, and computational efficiency. The integration of context-specific embeddings allows for a more complex understanding of language, thereby improving the model’s ability to handle diverse linguistic phenomena. Furthermore, the computational efficiency achieved through this method demonstrates its scalability for large-scale language models operating under diverse constraints.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google