概要
このリポジトリは、生成システムにおける「探索-利用」のジレンマを解決するための「共轭净化动力学 (CPD)」理論と、その中核となる0.68という普適臨界常数を提案・実証しています。
理論は確定性（A）と曖昧性（B）の共軛対立関係に基づき、生成能力（GDI）の守恒律を導き出します。
主要な成果として、多様性Bの標準的な倒U型曲線の観測、商用大規模言語モデルでの0.68シグナルの検証、モデル容量効果の発見があります。
本プロジェクトは、LLM研究者や開発者がAIモデルの生成能力を最適化し、探索と利用のバランスを調整するための指針を提供します。
コード、論文、実測データが公開されており、オープンサイエンスの原則に基づいています。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- LLM
- 研究ツール
- オープンサイエンス
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 1 |
| カテゴリ | LLM |
| アクティビティ | low |
GitHub: https://github.com/gggsimon/Conjugate-Purification-Dynamics