本論文では、言語モデルの潜在空間の意味論を定義し、探求する新しい手法を提案している。
まず、言語モデルの語彙に基づいて潜在空間の「意味基底」を定義する。これにより、モデルに依存した洞察を得ることができる。
次に、ニューラルネットワークの微分可能性とTransformerモデルの局所等方性に基づいて、「意味特徴」と呼ばれる新しい方法でロジットを計算する。これにより、従来のロジット計算よりも意味的に分離された表現が得られる。
さらに、「意味キャリブレーション」と呼ばれる手法を提案する。これは、データ表現を意味基底に合わせて調整するプロセスである。これにより、言語モデルの適応時に表現の意味が保たれる。
提案手法は、さまざまなテキスト理解データセットで実験的に検証され、従来手法を上回る性能を示した。また、効率性の面でも優れていることが示された。
本研究の成果は、言語モデルの仕組みに光を当てるだけでなく、その性能と解釈可能性を向上させる実用的な解決策も提供している。
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