論文の概要: Zero-Direction Probing: A Linear-Algebraic Framework for Deep Analysis of Large-Language-Model Drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06776v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 02:05:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.544107
• Title: Zero-Direction Probing: A Linear-Algebraic Framework for Deep Analysis of Large-Language-Model Drift
• Title（参考訳）: Zero-Direction Probing:Language-Model Driftの深部解析のための線形代数的フレームワーク
• Authors: Amit Pandey,
• Abstract要約: ZDPは、タスクラベルや出力評価を使わずに、トランスフォーマーアクティベーションの無効方向からモデルドリフトを検出するための理論のみのフレームワークである。 非漸近尾境界と濃度不等式を持つスペクトル核漏れ測定値が導出され,ガウスヌルモデルの下でのドリフトに対するa-プリオリしきい値が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8835302263821198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Zero-Direction Probing (ZDP), a theory-only framework for detecting model drift from null directions of transformer activations without task labels or output evaluations. Under assumptions A1--A6, we prove: (i) the Variance--Leak Theorem, (ii) Fisher Null-Conservation, (iii) a Rank--Leak bound for low-rank updates, and (iv) a logarithmic-regret guarantee for online null-space trackers. We derive a Spectral Null-Leakage (SNL) metric with non-asymptotic tail bounds and a concentration inequality, yielding a-priori thresholds for drift under a Gaussian null model. These results show that monitoring right/left null spaces of layer activations and their Fisher geometry provides concrete, testable guarantees on representational change.
• Abstract（参考訳）: ZDP(Zero-Direction Probing)は,タスクラベルや出力評価を使わずに,トランスフォーマーアクティベーションの無効方向からモデルドリフトを検出するための理論のみのフレームワークである。 仮定 A1--A6 で証明する。 (i)変数--リーク理論 (二)漁労保存 (三)位階-低位更新の覚書、 (iv)オンラインのnullスペーストラッカーに対する対数-regret保証。 非漸近尾境界と濃度不等式を持つスペクトル核漏れ測定値(SNL)を導出し,ガウスヌルモデルの下でのドリフトに対するa-プリオリしきい値を得た。 これらの結果は、層活性化の左右のヌル空間のモニタリングとそのフィッシャー幾何学が、表現的変化の具体的かつ検証可能な保証を提供することを示している。

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