コロラド対ジョージア工科大学
[Submitted on 18 May 2025 (v1), last revised 26 Jan 2026 (this version, v4)]
Rishi Jha と他の 3 人の著者による論文の PDF バージョンを使用してください。
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まとめ：ペアのデータ、エンコーダ、または事前定義されたマッチング セットを使用せずに、テキスト エンベディングを 1 つのベクトル空間から別のベクトル空間に変換する最初の方法を紹介します。私たちの教師なしアプローチは、あらゆる包含を潜在的な普遍的表現（つまり、プラトン的表現仮説によって想定される普遍的意味構造）に変換します。私たちの解釈では、異なるアーキテクチャ、パラメータ推定値、トレーニング データセットを持つモデルのペア間で高いコサイン類似性が達成されます。
未知の変位をそのジオメトリを維持しながら別の空間に変換する機能は、ベクトル データベースのセキュリティに重要な意味を持ちます。埋め込みベクトルにのみアクセスできる攻撃者は、分類と属性推論に十分な、基礎となるドキュメントに関する機密情報を抽出できます。
投稿履歴
投稿者: リシ・ジャ [view email]
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2025 年 5 月 18 日日曜日 20:37:07 UTC (3,179 KB)
[v2]
2025 年 5 月 20 日火曜日 15:38:41 UTC (3,180 KB)
[v3]
2025 年 6 月 25 日水曜日 21:04:02 UTC (2,407 KB)
[v4]
2026 年 1 月 26 日 (月) 14:47:13 UTC (2,424 KB)
