論文の概要: Measuring and Analyzing Intelligence via Contextual Uncertainty in Large Language Models using Information-Theoretic Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21129v2
• Date: Sun, 26 Oct 2025 00:32:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.727196
• Title: Measuring and Analyzing Intelligence via Contextual Uncertainty in Large Language Models using Information-Theoretic Metrics
• Title（参考訳）: 情報理論メトリクスを用いた大規模言語モデルにおける文脈不確かさによるインテリジェンスの測定と解析
• Authors: Jae Wan Shim,
• Abstract要約: 本稿では,任意のモデルに対して定量的な認知プロファイルを構築するタスク非依存手法を提案する。 このプロファイルはエントロピー・ディケー・カーブ(Entropy Decay Curve)を中心に構築されている。 また,情報ゲイン・スパン (IGS) を1つの指標として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel on many task-specific benchmarks, yet the mechanisms that drive this success remain poorly understood. We move from asking what these systems can do to asking how they process information. Our contribution is a task-agnostic method that builds a quantitative Cognitive Profile for any model. The profile is built around the Entropy Decay Curve-a plot of a model's normalised predictive uncertainty as context length grows. Across several state-of-the-art LLMs and diverse texts, the curves expose distinctive, stable profiles that depend on both model scale and text complexity. We also propose the Information Gain Span (IGS) as a single index that summarises the desirability of a decay pattern. Together, these tools offer a principled way to analyse and compare the internal dynamics of modern AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は多くのタスク固有のベンチマークで優れているが、この成功を導くメカニズムはいまだによく分かっていない。 私たちは、これらのシステムに何ができるかを尋ねるから、どのように情報を処理するかを問うへと移行します。 私たちの貢献はタスクに依存しない方法で、どんなモデルに対しても定量的な認知プロファイルを構築します。 このプロファイルはエントロピー・ディケー・カーブ(Entropy Decay Curve)を中心に構築されている。 最先端のLLMと多種多様なテキストにまたがって、曲線はモデルスケールとテキストの複雑さの両方に依存する特徴的で安定したプロファイルを明らかにする。 また,情報ゲイン・スパン (IGS) を1つの指標として提案する。 これらのツールは、現代のAIシステムの内部ダイナミクスを分析し比較するための、原則化された方法を提供する。

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