Latent Convergence Modulation in Large Language Models: A Novel Approach to Iterative Contextual Realignment
作者: Patricia Porretta, Sylvester Pakenham, Huxley Ainsworth, Gregory Chatten, Godfrey Allerton, Simon Hollingsworth, Vance Periwinkle
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-03-26)
备注: arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship
💡 一句话要点
提出潜在收敛调制方法，提升大型语言模型长文本生成中的上下文一致性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长文本生成 上下文一致性 自回归模型 Transformer 潜在空间调制 语义漂移 梯度稳定性
📋 核心要点
- 自回归模型在长文本生成中易出现语义漂移，早期token预测的微小变化会显著影响后续内容。
- 提出潜在收敛调制机制，通过动态约束隐藏状态的演化，使表示轨迹与上下文依赖保持一致。
- 实验表明，该方法能降低困惑度波动、熵方差和词汇不稳定性，提升长文本的连贯性。
📝 摘要（中文）
自回归生成模型中，token预测的稳定性是一个挑战，早期推理步骤中的微小变化经常导致长序列中显著的语义漂移。本文引入了一种结构化的调制机制来调节隐藏状态的转换，确保潜在表示轨迹与先前的上下文依赖保持一致，同时保留生成灵活性。该调制框架旨在在基于Transformer的架构中运行，动态地约束表示演化，而无需外部存储依赖或广泛的架构修改。经验评估表明，结构化的潜在调整有助于降低困惑度波动、熵方差和词汇不稳定性，从而提高长文本生成中的连贯性。进一步分析了梯度传播的稳定性，表明调制过程导致更平滑的优化路径，减轻了连续推理步骤中权重更新的剧烈波动。评估了调制过程的计算效率，表明其在基于Transformer的架构中的集成仅引入了边际开销，同时保持了与现有优化框架的兼容性。结构化的调制约束也影响了句法变化，防止了过度重复，同时保持了平衡的句子长度分布。与基线模型的比较评估加强了受控潜在状态演化在提高代词解析、逻辑一致性和自回归文本生成任务中的上下文对齐方面的作用。
🔬 方法详解
问题定义：自回归语言模型在生成长文本时，容易出现上下文不一致的问题。由于模型是逐token生成的，早期token的微小误差会随着序列的增长而累积，导致语义漂移，最终生成不连贯或不符合逻辑的文本。现有的方法往往依赖于外部记忆或复杂的架构修改，增加了计算负担或限制了模型的灵活性。
核心思路：本文的核心思路是通过一种结构化的调制机制，对Transformer模型的隐藏状态进行约束，使其在演化过程中保持与先前上下文的依赖关系。这种调制不是强制性的，而是动态的，允许模型在保持上下文一致性的同时，仍然具有一定的生成灵活性。通过控制潜在空间的收敛，减少语义漂移的可能性。
技术框架：该方法在Transformer架构的基础上，引入了一个潜在收敛调制模块。该模块作用于Transformer的每一层，对隐藏状态进行调整。具体来说，该模块会根据当前隐藏状态和历史上下文信息，计算出一个调制向量，然后将该向量与隐藏状态进行融合。这个过程可以看作是对隐藏状态的一种“校正”，使其更符合上下文的语义。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其结构化的调制机制。与传统的外部记忆或注意力机制不同，该方法直接在潜在空间中进行操作，通过动态约束隐藏状态的演化，实现上下文一致性。这种方法不需要额外的存储或复杂的计算，并且可以很容易地集成到现有的Transformer架构中。
关键设计：调制向量的计算方式是关键。论文中可能使用了某种形式的注意力机制或神经网络来学习调制向量。损失函数的设计也至关重要，需要平衡生成质量和上下文一致性。具体的参数设置（例如调制强度、网络层数等）可能需要根据不同的任务进行调整。此外，梯度传播的稳定性也是一个重要的考虑因素，需要避免梯度消失或爆炸的问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够显著降低长文本生成中的困惑度波动、熵方差和词汇不稳定性，从而提高文本的连贯性。与基线模型相比，该方法在代词解析、逻辑一致性和上下文对齐方面均有显著提升。此外，该方法还具有良好的计算效率，引入的额外开销很小。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要生成长文本的场景，如机器翻译、文本摘要、故事生成、对话系统等。通过提高生成文本的上下文一致性和逻辑性，可以提升用户体验，并减少人工干预的需求。未来，该方法有望进一步扩展到其他生成模型和模态，例如图像生成和视频生成。
📄 摘要（原文）
Token prediction stability remains a challenge in autoregressive generative models, where minor variations in early inference steps often lead to significant semantic drift over extended sequences. A structured modulation mechanism was introduced to regulate hidden state transitions, ensuring that latent representation trajectories remain aligned with prior contextual dependencies while preserving generative flexibility. The modulation framework was designed to function within transformer-based architectures, dynamically constraining representation evolution without imposing external memory dependencies or extensive architectural modifications. Empirical evaluations demonstrated that structured latent adjustments contributed to reductions in perplexity fluctuations, entropy variance, and lexical instability, improving coherence in long-form text generation. Gradient propagation stability was further analyzed, revealing that the modulation process led to smoother optimization pathways, mitigating erratic fluctuations in weight updates across successive inference steps. The computational efficiency of the modulation process was assessed, showing that its integration within transformer-based architectures introduced only marginal overhead while maintaining compatibility with existing optimization frameworks. The structured modulation constraints also influenced syntactic variation, preventing excessive repetition while maintaining balanced sentence length distributions. Comparative evaluations against baseline models reinforced the role of controlled latent state evolution in improving pronoun resolution, logical consistency, and contextual alignment across autoregressive text generation tasks.