2026年01月21日
## 要約：
本研究では、大規模言語モデル（LLM）の埋め込み空間構造を線形代数とハミルトン力学を用いて分析。LLMの埋め込みが離散的な意味状態を示す可能性に着目し、コサイン類似度と埋め込みベクトルの摂動との関係性や意味的な移行などを探求。このアプローチは、LLMの理解を深め、幻覚（ハルシネーション）を軽減する新たな手法開発への道を開く可能性がある。
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## 翻訳：
arXiv:2601.11572v1 Announce Type: new
Abstract: 本研究では、大規模言語モデル（LLM）の埋め込み空間構造を数学的概念、特に線形代数とハミルトン形式主義を用いて調査。量子力学的システムとのアナロジーから着想を得た。LLMの埋め込みが異なる状態を示すという観察に基づいて、離散的な意味表現を示唆するものであり、これらの数学的ツールを意味関係の分析に適用する。多くのLLMアーキテクチャの特徴であるL2正規化制約により、ハミルトン形式主義を用いて分析するのに適した構造化された埋め込み空間が得られることを示す。コサイン類似度と埋め込みベクトルの摂動との関係性を導出し、直接的および間接的な意味的な移行を探求する。さらに、量子に触発された視点を検討し、零点エネルギーの類似導出を行い、クープマン・フォン・ノイマン力学との潜在的なつながりを議論する。解釈には慎重な検討が必要であるが、当社の結果は、このアプローチがLLMに対するより深い洞察を提供し、潜在的に新しい幻覚対策方法に影響を与える有望な道筋を示していることを示唆している。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.11572)
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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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