2025年12月31日
## 要約：
トランスフォーマーモデルの埋め込み空間は、文の階層的構造を反映していることが明らかになった。この構造は、人間の解釈可能な認知属性と一致し、線形や浅い非線形プローブによって再現可能である。表面的な単語の統計だけでは説明できない、認知的な階層構造が存在することを示唆する。
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## 翻訳：
arXiv:2512.22227v1 で発表された論文では、最近の研究で、トランスフォーマーベースの言語モデルは、その埋め込み空間に豊かな幾何学的構造を学習していることが示されています。しかし、これらの表現の中に高レベルの認知組織が存在するかどうかは十分に探求されていません。本研究では、文の埋め込みが、人間の解釈可能な認知または心理的属性に合致した、段階的で階層的な構造を符号化しているかどうかを調査します。7つの順序付けられた認知カテゴリにまたがる、連続的な順序エネルギースコアと離散的な階層ラベルでアノテーションされた480の自然言語文のデータセットを構築します。複数のトランスフォーマーモデルからの固定された文の埋め込みを用いて、線形および浅い非線形プローブを介してこれらのアノテーションの回復可能性を評価します。モデルを問わず、連続的なスコアと階層ラベルの両方が確実にデコード可能であり、浅い非線形プローブは線形プローブよりも一貫して性能向上が見られます。語彙TF-IDFベースラインは大幅に劣った成績であり、観察された構造が単に表面的な単語の統計に起因するものではないことを示唆しています。非パラメトリックの順列検定は、ラベルのランダム化されたnull設定下でプローブの性能が偶然を超えることをさらに確認します。UMAP可視化と混同行列を用いた定性的な分析により、埋め込み空間で滑らかな低から高への勾配と主に隣接する階層の混同が見られます。これらの結果を総合すると、トランスフォーマー埋め込み空間は、人間の定義した認知属性に合致した階層的な幾何学的な組織を示していることが示唆されます。ただし、内部的な意識や現象学に関する主張には無関係です。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.22227)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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