MONOSEPIA
MONOSEPIA
（※　large language model）
シンギュラリティ　/　AI　/　ハルシネーション (人工知能)　/　メタ認知
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※　AI Marketより
LMM（Linear Mixed Model)　/　LVM(Latent Variable Model)　/　Llama（Large Language Model Meta AI）　/　PaLM（Pathways Language Model）　/　MLM（Masked Language Model）　/　基盤モデル（Foundation Model）　/　MLLM（Multilingual Language Model）　/　MLLM（Multimodal Large Language Model）　/　VLM（Vision-Language Model）　/　SLM（Small Language Model）
+ ﾆｭｰｽｻｰﾁ〔LLM（大規模言語モデル）〕

●　大規模言語モデル - Wikipedia
●　LLM（大規模言語モデル）とは？ - 生成AIとの違いや仕組みを解説　「NECソリューションイノベータ（2024.02.29）」より


AI時代の羅針盤
2025/07/19
【AI時代の羅針盤】論文解説シリーズ
Mechanistic Indicators of Understanding in Large Language Models
Pierre Beckmann, Matthieu Queloz
https://arxiv.org/abs/2507.08017

⭐️ストーリー説明
この動画のストーリーは、漁師であるおじいちゃんがニャン太に、LLMが単なる統計処理ではなく概念的理解・世界状態理解・原理的理解という3層構造を持つことを機械的解釈可能性研究で解明した内容を教える。特徴分離技術やグロッキング現象、並列メカニズムなど最新研究成果を通じて、AIの理解能力の本質に迫る教育的対話。

⭐️ポイント解説
1. 主要な発見:
【大規模言語モデル】が単純な統計処理を超えて、【概念的理解】【世界状態理解】【原理的理解】という3つの階層的理解を発達させることを【機械的解釈可能性】研究により実証。特に【グロッキング】現象では訓練データ暗記から原理発見への移行を観察し、【フーリエアルゴリズム】による【回路発見】など具体的メカニズムを解明した。

2. 方法論:
【スパースオートエンコーダ】や【線形表現仮説】を用いて【特徴表現】を解析し、【注意機構】と【残差ストリーム】の動作を詳細に調査。【トランスフォーマー】の内部計算過程を【誘導ヘッド】などの【回路発見】手法で解明。改善点として、より大規模モデルでの検証や動的な理解プロセスの追跡技術の発展が必要。

3. 研究の限界:
【並列メカニズム】による理解の複雑性や、人間の認知プロセスとの根本的差異が課題。また【重畳】により特徴が複雑に絡み合うため完全な解釈が困難。対処法として、より高精度な分離技術の開発や、【認知アーキテクチャ】の比較研究による人間との差異の体系的分析が重要。

4. 関連研究:
従来の「統計的パターンマッチング」説に対する反証として、【グロッキング】研究やOthello-GPTの【世界状態理解】研究を統合。Wittgensteinの「つながりを見る理解」概念を【人工知能理解】に適用し、哲学的理解論と【機械的解釈可能性】の実証研究を橋渡しする独創的位置づけ。

5. 将来の影響:
【AGI】開発において理解メカニズムの解明が重要な指針となり、【大規模言語モデル】の能力評価や安全性向上に寄与。【潜在空間】の理解構造分析は、より効率的な学習アルゴリズム設計や、人間とAIの協働システム構築における理論的基盤を提供し、AI研究全体のパラダイムシフトを促進する。

▶︎X: https://x.com/compassinai
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最終更新：2025年07月25日 20:28

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