知識表示

深度分析

「原子單元」與壓縮演算：提升大型語言模型的概念層知識表示

本研究提出以原子單元作為智慧壓縮層的理論框架，主張透過可重用的概念性原始結構壓縮資訊。該框架引入壓縮演算，量化表層與原子表示的差異，並提出複合級聯假說，說明抽象層級的壓縮效益會呈乘法增長。實驗顯示，以五欄位原子表示取代自然語句可減少近半的詞彙數，顯示此方法在提升效能與可解釋性上具潛力。