小規模言語モデルの「埋め込みの凝縮」を抑える特効薬：分散損失（Dispersion Loss）の仕組み

小規模言語モデル（SLM）において、埋め込み（Embedding）が特定領域に凝縮してしまう問題が精度向上の足枷となっていますが、それを解決する手法として「分散損失（Dispersion loss）」が注目されています。この手法を取り入れることで、モデルの表現力を維持しつつ、学習効率を劇的に改善できる可能性があります。

誰か10億ドル持ってる人、これ試して結果報告してくれない？

パラメータを分散させると、より強力な量子化（情報を保持するためのビット数が増えるから、情報理論的にも納得）が可能になるっていうのは理にかなってるね。LLMがサイズに応じてどれだけの情報を保持できるのか、その圧縮方法や計算方法を突き止めた人っているのかな？