Contextually Entangled Gradient Mapping (CEGM)은 기존의 경사 하강법의 한계를 극복하기 위해, 기울기 업데이트에 문맥적 임베딩을 새롭게 활용하는 최적화 기법입니다. 기울기를 단순한 숫자값이 아닌 문맥적 의존성을 전달하는 동적인 매개체로 취급하여, 장문 추론, 문맥 유지, 그리고 미지의 영역에 대한 적응력을 향상시킵니다. 손실 정규화 프레임워크에 얽힌 기울기 역학을 통합하여, 토큰 수준 예측 정확도 향상 및 노이즈 입력에 대한 강건성 증대를 실험적으로 입증하였습니다. 기존 아키텍처와의 원활한 통합을 위해 얽힘 계층과 동적 계수 조정을 도입하는 등의 훈련 파이프라인 수정을 통해 구현되었습니다. 순차적 변환 과정에서의 의미론적 드리프트 감소 및 다의어 문장 간 임베딩 일관성 향상을 통해 방법론의 강건성과 다양성을 보여줍니다.
