यह शोधपत्र बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा अनिसोट्रॉपी नामक एक अवांछनीय गुण वाले शब्द निरूपण सीखने की समस्या पर विचार करता है। शोधकर्ताओं का तर्क है कि एडम ऑप्टिमाइज़र का दूसरा आघूर्ण अनिसोट्रॉपी एम्बेडिंग का कारण है और इस समस्या को कम करने के लिए एक संशोधित ऑप्टिमाइज़र, कपल्ड एडम, का प्रस्ताव करते हैं। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि कपल्ड एडम एम्बेडिंग की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार करता है और पर्याप्त रूप से बड़े डेटासेट पर सुपरऑर्डिनेट और सबऑर्डिनेट, दोनों प्रकार के कार्यों के प्रदर्शन को बढ़ाता है।