情境嵌入梯度映射用于优化大语言模型理解
机器学习
2025-08-11 v2 人工智能
计算与语言
摘要
情境嵌入梯度映射（CEGM）引入了一种新的梯度优化方法，重新定义了情境嵌入与梯度更新之间的关系，以增强神经网络架构中的语义连贯性和推理能力。通过将梯度视为动态的情境依赖载体，而非孤立的数值实体，所提出的方法填补了现有优化策略中的关键空白。将嵌入梯度动力学整合到损失正则化框架中后，实验显示在涉及长形式推理、情境保留以及对未见领域适应性方面的任务上均取得显著改进。实验评估表明，CEGM增强模型在标记级预测准确率更高，对噪声输入的鲁棒性更强。实际实现涉及对训练管道的修改，引入嵌入层和动态系数调整，这些调整无缝地与现有架构兼容。结果进一步显示，在顺序转换期间语义漂移显著减少，以及在变体句子之间的嵌入连贯性得到提升，显示所提方法的鲁棒性和通用性。这些发现彰显了梯度嵌入对优化策略在理论上的突破以及实际应用的广泛意义。
引用
@article{arxiv.2502.00048,
title = {Contextually Entangled Gradient Mapping for Optimized LLM Comprehension},
author = {Colin Sisate and Alistair Goldfinch and Vincent Waterstone and Sebastian Kingsley and Mariana Blackthorn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.00048},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship