論文の概要: Large Language Models as Quasi-crystals: Coherence Without Repetition in Generative Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11986v2
• Date: Sat, 19 Apr 2025 13:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 11:58:17.221777
• Title: Large Language Models as Quasi-crystals: Coherence Without Repetition in Generative Text
• Title（参考訳）: 準結晶としての大規模言語モデル:生成テキストの繰り返しのないコヒーレンス
• Authors: Jose Manuel Guevara-Vela,
• Abstract要約: エッセイは大規模言語モデル(LLM)と準結晶の類似性を提案し、局所的な制約によって生成される周期的反復を伴わないグローバルコヒーレンスを示すシステムである。 準結晶の歴史に基づいて、生成言語における代替的なコヒーレンスモード、すなわち反復や象徴的意図を伴わない制約に基づく組織を強調している。 このエッセイは、既存のメソッドを拒絶するのではなく、意味論よりも構造に根ざした解釈の新たな軸を提案することによって、大きな言語モデルに関する現在の議論を再考することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This essay proposes an interpretive analogy between large language models (LLMs) and quasicrystals, systems that exhibit global coherence without periodic repetition, generated through local constraints. While LLMs are typically evaluated in terms of predictive accuracy, factuality, or alignment, this structural perspective suggests that one of their most characteristic behaviors is the production of internally resonant linguistic patterns. Drawing on the history of quasicrystals, which forced a redefinition of structural order in physical systems, the analogy highlights an alternative mode of coherence in generative language: constraint-based organization without repetition or symbolic intent. Rather than viewing LLMs as imperfect agents or stochastic approximators, we suggest understanding them as generators of quasi-structured outputs. This framing complements existing evaluation paradigms by foregrounding formal coherence and pattern as interpretable features of model behavior. While the analogy has limits, it offers a conceptual tool for exploring how coherence might arise and be assessed in systems where meaning is emergent, partial, or inaccessible. In support of this perspective, we draw on philosophy of science and language, including model-based accounts of scientific representation, structural realism, and inferentialist views of meaning. We further propose the notion of structural evaluation: a mode of assessment that examines how well outputs propagate constraint, variation, and order across spans of generated text. This essay aims to reframe the current discussion around large language models, not by rejecting existing methods, but by suggesting an additional axis of interpretation grounded in structure rather than semantics.
• Abstract（参考訳）: このエッセイは,局所的な制約によって生成される,周期的反復を伴わないグローバルコヒーレンスを示すシステムである,大規模言語モデル(LLM)と準結晶の解釈的類似性を提案する。 LLMは通常、予測精度、事実性、アライメントの観点から評価されるが、この構造的視点は、それらの最も特徴的な振る舞いの1つは、内部共振言語パターンの生成であることを示している。 物理系における構造秩序の再定義を強要した準結晶の歴史に基づいて、このアナロジーは生成言語におけるオルタナティブなコヒーレンス(英語版)のモードを強調している。 LLMを不完全なエージェントや確率近似子として見るのではなく、準構造化出力のジェネレータとして理解することを提案する。 このフレーミングは、モデル行動の解釈可能な特徴として形式的コヒーレンスとパターンを前もって表現することで、既存の評価パラダイムを補完する。 アナロジーには限界があるが、意味が創発的、部分的、または到達不能なシステムにおいて、コヒーレンスがどのように発生し、評価されるかを研究するための概念的なツールを提供する。 この視点を支持するために、我々は、科学的表現のモデルに基づく説明、構造的リアリズム、意味の推論主義的な見解を含む、科学と言語の哲学を描いている。 さらに, 構造評価の概念として, 出力の制約, 変動, 順序を, 生成したテキストにまたがってどのように伝達するかを評価する。 このエッセイは、既存のメソッドを拒絶するのではなく、意味論よりも構造に根ざした解釈の新たな軸を提案することによって、大きな言語モデルに関する現在の議論を再考することを目的としている。

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