トランスフォーマーのための新しいスピノルベースの埋め込みモデル

本論文では、幾何学代数からのスピノルを利用したトランスフォーマーにおける単語埋め込みの新しいアプローチを提案しています。スピノルは、高次元空間における複雑な関係や変換を捉えることができる豊かな数学的フレームワークを提供します。本研究では、単語をスピノルとしてエンコードすることで、言語表現の表現力と堅牢性を高めることを目指しています。スピノルの理論的基盤を紹介し、トランスフォーマーアーキテクチャへの統合方法を詳述し、利点と課題について議論します。