Abstract (English)
Large Language Models (LLMs) currently rely on extremely high-dimensional latent representations and massive overparameterization to achieve state-of-the-art performance. While empirically effective, this paradigm raises fundamental questions concerning representational efficiency, redundancy, and the intrinsic structure of linguistic information. This work introduces the Latent Space Contraction Hypothesis (LSCH), which posits that such overdimensioning is not a structural necessity but a historically contingent phase in the evolution of neural language models. We hypothesize the existence of an intrinsic semantic dimensionality of linguistic manifolds, substantially lower than the nominal dimensionality of contemporary LLMs, such that progressive compression can be applied without significant loss of task-relevant performance. LSCH is formulated in operational and information-theoretic terms, linking intrinsic dimensionality, compression operators, and performance preservation within an explicit optimization framework. The hypothesis reframes model scaling as a transitional strategy and suggests that future advances in language modeling will depend increasingly on principled dimensional optimization, representational minimality, and information efficiency rather than sheer parameter growth.
Abstract (Italiano)
I Large Language Models (LLM) contemporanei si basano su spazi latenti di dimensionalità estremamente elevata e su un marcato sovradimensionamento parametrico per ottenere prestazioni di alto livello. Sebbene questo approccio si sia dimostrato empiricamente efficace, esso solleva questioni fondamentali relative all’efficienza rappresentazionale, alla ridondanza strutturale e alla natura intrinseca dell’informazione linguistica. In questo lavoro viene introdotta l’Ipotesi di Contrazione degli Spazi Latenti (Latent Space Contraction Hypothesis, LSCH), secondo cui l’attuale iperdimensionalità dei modelli non costituisce una necessità strutturale, ma una fase storicamente contingente nello sviluppo dei modelli linguistici neurali. Si ipotizza l’esistenza di una dimensionalità semantica intrinseca dei manifold linguistici, significativamente inferiore a quella nominale degli LLM attuali, tale da consentire una contrazione progressiva degli spazi latenti senza degradazione rilevante delle prestazioni sui compiti linguistici. L’ipotesi è formulata in termini operazionali e informazionali, mettendo in relazione dimensione intrinseca, operatori di compressione e preservazione delle prestazioni all’interno di un quadro di ottimizzazione esplicito. In questa prospettiva, lo scaling massivo dei modelli viene reinterpretato come una strategia transitoria, mentre il progresso futuro dell’IA linguistica è ricondotto a principi di ottimizzazione dimensionale, minimalità rappresentazionale ed efficienza informativa.
Piccola bibliografia iniziale:
Usai, L. (2024). Il Paradigma Sardo-Corso-Atlantideo (PSCA). Editore/Piattaforma di pubblicazione autonoma.
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Publication Date: 2026-06-18