論文の概要: From Prerequisites to Predictions: Validating a Geometric Hallucination Taxonomy Through Controlled Induction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00307v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 20:56:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.138004
- Title: From Prerequisites to Predictions: Validating a Geometric Hallucination Taxonomy Through Controlled Induction
- Title（参考訳）: 前提条件から予測へ:制御誘導による幾何学的幻覚分類の検証
- Authors: Matic Korun,
- Abstract要約: 幾何学的幻覚分類法が幻覚のタイプを識別できるかどうかを検証する。
1 と 2 はどちらの空間でも分離しない。
Type1/2非分離は124Mパラメータで真である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We test whether a geometric hallucination taxonomy -- classifying failures as center-drift (Type~1), wrong-well convergence (Type~2), or coverage gaps (Type~3) -- can distinguish hallucination types through controlled induction in GPT-2. Using a two-level statistical design with prompts ($N = 15$/group) as the unit of inference, we run each experiment 20 times with different generation seeds to quantify result stability. In static embeddings, Type~3 norm separation is robust (significant in 18/20 runs, Holm-corrected in 14/20, median $r = +0.61$). In contextual hidden states, the Type~3 norm effect direction is stable (19/20 runs) but underpowered at $N = 15$ (significant in 4/20, median $r = -0.28$). Types~1 and~2 do not separate in either space (${\leq}\,3/20$ runs). Token-level tests inflate significance by 4--16$\times$ through pseudoreplication -- a finding replicated across all 20 runs. The results establish coverage-gap hallucinations as the most geometrically distinctive failure mode, carried by magnitude rather than direction, and confirm the Type~1/2 non-separation as genuine at 124M parameters.
- Abstract（参考訳）: 幾何学的幻覚分類法 -- 障害を中心ドリフト(Type~1)、誤ウェル収束(Type~2)、あるいはカバレッジギャップ(Type~3)に分類することで、GPT-2の制御誘導によって幻覚を識別できるかどうかを検証した。
推論単位としてプロンプト(N = 15$/group)を持つ2段階の統計設計を用いて、各実験を異なる世代種で20回行い、結果の安定性を定量化する。
静的埋め込みでは、タイプ~3のノルム分離は堅牢である(18/20ラン、ホルム補正14/20、中央値$r = +0.61$)。
文脈的に隠された状態において、タイプ~3のノルム効果方向は安定(19/20ラン)であるが、$N = 15$(4/20では重要、中央値$r = -0.28$)で弱出力である。
1 と 2 はどちらの空間でも分離しない({\leq}\,3/20$ run)。
トークンレベルのテストは、擬似レプリケーションを通じて4-16$\times$で重要性を増す。
その結果,1400M のパラメータにおいて,約1/2 の非分離が真であることを確認するとともに,最も幾何学的に特徴的な障害モードとしてカバレッジギャップ幻覚が確立された。
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