193.174.19.232Abstract: E. De, A. Martino, A. Rizzi (2026)

Applied Sciences, 16(6), 2721p. (2026) DOI:10.3390/app16062721

Beyond Perplexity: A Multi-Faceted Analysis of a Novel Densely Connected Transformer

E. De, A. Martino, A. Rizzi

Background: Dense cross-layer connectivity can shorten gradient paths and promote feature reuse, potentially improving optimization under fixed training budgets.

Objective: We test whether concatenation-based dense historical connectivity improves decoder-only autoregressive language modeling under controlled comparison protocols.

Methods: We compare a standard Transformer decoder and a dense decoder on Penn Treebank and WikiText-2 under two fairness regimes: (i) a same training recipe setting with a fixed baseline and a bounded dense architectural search, and (ii) a same parameter budget setting where the dense model is resized to not exceed the baseline parameter count.

Results: Dense connectivity does not consistently reduce test perplexity; on WikiText-2, the baseline remains better in both regimes, while gains on Penn Treebank are small and regime-dependent. Ablations within the dense family show that depth and feed-forward capacity are the most reliable drivers of perplexity improvements.

Conclusions: Probes and attention diagnostics do not reveal a clear advantage for dense connectivity in our limited probe set, while Zipf-RQA analysis of long-form generations reveals systematic structural differences between baseline and dense outputs. Specifically, Zipf-RQA is used here as a descriptive structural probe rather than a performance metric.

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