深層学習における長期依存の学習能力を向上させるために、新たなシーケンスモデルの設計が継続的に研究されています。本研究では、トークン状態と圧縮ペアメモリ経路を維持するトリプル潜在シーケンスモデルの一族を提案しており、ベンチマーク固有の構文解析に頼らずに高次のトークン相互作用を捕捉することが可能です。 このトリプル潜在モデルの系統は、小規模なTransformerの基準線と比較して、バイトレベルのWikiText-2データセットと、トークナイザーベースのMiniMind言語モデルベンチマークの両方で性能向上を実現しています。これは、従来のアーキテクチャでは見落とされやすい複雑なトークン間の関係性をより効果的に学習できることを示唆しています。 さらに、想起に焦点を当てたゲート付きキー値検索拡張が提案されており、この拡張は連想的な想起能力を向上させます。しかし現在の参照実装では、シード値の感度が高く、計算速度が大幅に低下するという課題が残されています。この改善は今後のハードウェア最適化やアルゴリズムの洗練を通じて解決される見込みがあり、より効率的で安定したシーケンスモデルの開発へ向けた重要なステップとなる可能性があります。