2026年01月16日
## 要約：
本研究は、Transformerの自己注意メカニズムが、高い信頼度条件下で「熱帯半環」（最大-加算代数）として機能することを証明しました。具体的には、softmax注意を熱帯極限へ変換することで、Transformerの順伝播処理がトークン間の類似性に基づいて定義された潜在グラフ上の最短路探索アルゴリズムとして機能していることを明らかにしました。これにより、連鎖思考（chain-of-thought）は、ネットワークの計算過程で最短路アルゴリズムが実行されることによって生まれるという新たな視点が得られます。
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## 翻訳：
arXiv:2601.09775v1 Announce Type: new
Abstract: 本研究は、高い信頼度条件下（β → ∞、βは逆温度）におけるTransformerの自己注意メカニズムが、熱帯半環（max-plus algebra）で動作することを示します。特に、softmax注意の熱帯極限を取ると、それは熱帯行列積に変換されることを示します。これにより、Transformerの順伝播処理は、トークン間の類似性によって定義された潜在グラフ上での動的計画法の再帰（具体的には、Bellman-Fordによる経路探索の更新）を効果的に実行していることがわかります。本研究の理論的結果は、連鎖思考の推論について新たな幾何学的視点を提供します。それは、ネットワークの計算過程で最短路（または最長路）アルゴリズムが実行されることによって生まれるからです。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.09775)
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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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