본 논문은 계층적 임베딩 증강과 자율적 구조 메모리 조작을 통해 복잡한 언어 입력에 대한 적응성을 향상시킨 새로운 모델 아키텍처를 제시합니다. 다층적 의미 구조를 통해 토큰 표현을 재정의하고, 동적 메모리 재할당 메커니즘을 통해 중요한 문맥적 특징을 우선시하고 덜 중요한 정보는 억제하여 다양한 작업에서 확장 가능하고 효율적인 성능을 달성합니다. 실험 결과는 더 긴 입력 시퀀스에 대한 처리 오버헤드 감소를 통해 계산 효율성이 크게 향상됨을 보여줍니다. 계층적 임베딩은 문맥 정렬을 개선하고 다양한 의미적 세분성에서 관계를 포착하여 작업 일반화를 용이하게 하며, 기준 모델과의 비교 분석을 통해 정확성, 효율성 및 해석 가능성 측면에서 특히 복잡한 문맥 이해나 도메인 특정 적응성이 필요한 작업에서 고유한 이점을 보여줍니다. 동적으로 토큰 표현과 메모리 구성을 조정하는 기능은 다양하고 예측할 수 없는 입력 조건에서 모델의 강력함에 기여합니다. 다중 도메인 일반화, 대화형 시스템 및 실시간 의사 결정이 필요한 시나리오와 같은 응용 분야에 적용 가능합니다.
