2026年01月21日
## 要約:
大規模言語モデル(LLM)の特定の層において、意味的に関連するプロンプトが類似した内部表現にマッピングされる現象を、Iterated Function Systems(IFS)とコンセプトアトラクターを用いて説明。
この発見に基づき、追加学習なしでアトラクターを直接操作することで、翻訳、幻覚の抑制、制限設定、合成データ生成など多様なタスクを解決する手法を開発。
単純ながらも既存の専門的な手法と同等以上の性能を示し、大規模なファインチューニングの代替となり得る。
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## 翻訳:
arXiv:2601.11575v1 Announce Type: new
抄録: 大規模言語モデル(LLM)は、表面形が大きく異なっていても、特定の層で意味的に関連するプロンプトが類似した内部表現にマッピングされることがよくあります。我々は、この挙動を、層がコンセプト固有のアトラクターに向かって収縮写像として機能するIterated Function Systems(IFS)を通じて説明できることを示します。この洞察を活用し、追加学習なしでこれらのアトラクターに直接作用する単純な方法を開発し、言語翻訳、幻覚の抑制、制限設定、合成データ生成など、幅広い実用的なタスクを解決します。単純であるにもかかわらず、これらのアトラクターベースの介入は、専門的なベースラインと一致またはそれを上回り、ベースラインのパフォーマンスが低下するシナリオで効率的な代替手段を提供します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.11575)
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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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