論文の概要: OrthoFormer: Instrumental Variable Estimation in Transformer Hidden States via Neural Control Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07431v2
• Date: Sun, 15 Mar 2026 20:16:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 13:51:29.003405
• Title: OrthoFormer: Instrumental Variable Estimation in Transformer Hidden States via Neural Control Functions
• Title（参考訳）: OrthoFormer:ニューラルコントロール機能を用いた変圧器隠蔽状態のインストゥルメンタル変数推定
• Abstract要約: シーケンシャルなモデリングにおいて優れたトランスフォーマーアーキテクチャは、相関学習によって基本的に制限される。 そこで我々はOrthoFormerを提案する。OrthoFormerは機械的変数推定をニューラル制御機能を介してTransformerブロックに直接組み込む因果的基底アーキテクチャである。
• 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: Transformer architectures excel at sequential modeling yet remain fundamentally limited by correlational learning - they capture spurious associations induced by latent confounders rather than invariant causal mechanisms. We identify this as an epistemological challenge: standard Transformers conflate static background factors (intrinsic identity, style, context) with dynamic causal flows (state evolution, mechanism), leading to catastrophic out-of-distribution failure. We propose OrthoFormer, a causally grounded architecture that embeds instrumental variable estimation directly into Transformer blocks via neural control functions. Our framework rests on four theoretical pillars: Structural Directionality (time-arrow enforcement), Representation Orthogonality (latent-noise separation), Causal Sparsity (Markov Blanket approximation), and End-to-End Consistency (gradient- detached stage separation). We prove that OrthoFormer achieves bias strictly less than OLS for any valid instrument lag, with residual bias decaying geometrically as O(\r{ho}k ). We characterize the bias-variance-exogeneity trilemma inherent in self-instrumenting and identify the neural forbidden regression - where removing gradient detachment improves prediction loss while destroying causal validity. Experiments confirm all theoretical predictions. OrthoFormer represents a paradigm shift from correlational to causal sequence modeling, with implications for robustness, interpretability, and reliable decision-making under distribution shift.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルなモデリングで優れているトランスフォーマーアーキテクチャは、相関学習によって基本的に制限されている。 標準的なトランスフォーマーは静的背景因子(固有のアイデンティティ、スタイル、コンテキスト)を動的因果フロー(状態の進化、メカニズム)と説明し、破滅的なアウト・オブ・ディストリビューション障害を引き起こす。 そこで我々はOrthoFormerを提案する。OrthoFormerは機械的変数推定をニューラル制御機能を介してTransformerブロックに直接組み込む因果的基底アーキテクチャである。 我々の枠組みは, 構造指向性(時間的狭行), 表現直交性(ラテン-ノイズ分離), 因果スカラー性(マルコフブランケット近似), 終端整合性(段階分離)の4つの理論的柱に依存している。 我々はOrthoFormerがO(\r{ho}k ) として幾何的に崩壊し、任意の有効な計器ラグに対して OLS よりも厳密にバイアスを達成できることを証明した。 我々は,自己構築に固有の偏差・異質性トリレンマを特徴付けるとともに,神経性禁忌の回帰を同定し,因果的妥当性を損なうことなく,勾配剥離の除去により予測損失が向上することを示した。 実験はすべての理論的な予測を裏付ける。 OrthoFormerは、相関性から因果シーケンスモデリングへのパラダイムシフトを表しており、分散シフトの下でのロバスト性、解釈可能性、信頼性の高い意思決定を示唆している。

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