論文の概要: Quantitative Introspection in Language Models: Tracking Internal States Across Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18893v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 13:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.168935
• Title: Quantitative Introspection in Language Models: Tracking Internal States Across Conversation
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける量的イントロスペクション:会話全体における内部状態の追跡
• Abstract要約: この研究は人間の心理学からインスピレーションを得ており、数値的な自己報告は内部状態を追跡するのに広く使われているツールである。 我々は40対の会話で4つの概念ペア(幸福、興味、焦点、衝動)を研究する。 イントロスペクションはターン1に存在するが,会話を通じて進化し,別のイントロスペクションを促進するために,ある概念に沿ってステアリングすることで選択的に改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tracking the internal states of large language models across conversations is important for safety, interpretability, and model welfare, yet current methods are limited. Linear probes and other white-box methods compress high-dimensional representations imperfectly and are harder to apply with increasing model size. Taking inspiration from human psychology, where numeric self-report is a widely used tool for tracking internal states, we ask whether LLMs' own numeric self-reports can track probe-defined emotive states over time. We study four concept pairs (wellbeing, interest, focus, and impulsivity) in 40 ten-turn conversations, operationalizing introspection as the causal informational coupling between a model's self-report and a concept-matched probe-defined internal state. We find that greedy-decoded self-reports collapse outputs to few uninformative values, but introspective capacity can be unmasked by calculating logit-based self-reports. This metric tracks interpretable internal states (Spearman $ρ= 0.40$-$0.76$; isotonic $R^2 = 0.12$-$0.54$ in LLaMA-3.2-3B-Instruct), follows how those states change over time, and activation steering confirms the coupling is causal. Furthermore, we find that introspection is present at turn 1 but evolves through conversation, and can be selectively improved by steering along one concept to boost introspection for another ($ΔR^2$ up to $0.30$). Crucially, these phenomena scale with model size in some cases, approaching $R^2 \approx 0.93$ in LLaMA-3.1-8B-Instruct, and partially replicate in other model families. Together, these results position numeric self-report as a viable, complementary tool for tracking internal emotive states in conversational AI systems.
• Abstract（参考訳）: 会話を通じて大きな言語モデルの内部状態を追跡することは、安全性、解釈可能性、モデル福祉にとって重要であるが、現在の手法は限られている。 線形プローブや他のホワイトボックス法は、高次元表現を不完全に圧縮し、モデルサイズが大きくなるにつれて適用が困難になる。 人間の心理学からインスピレーションを得て、内部状態を追跡するために、数値的な自己報告が広く使われるツールである。 モデル自己報告と概念整合型プローブ定義内部状態の因果的情報結合としてのイントロスペクションを運用し、40の10ターン会話における4つの概念ペア(ウェルビー、関心、焦点、衝動)について検討する。 グリーディーデコードされた自己レポートの崩壊出力は非形式的な少ない値に抑えられるが,ロジットに基づく自己レポートの計算によってイントロスペクティブキャパシティを非意味にすることができる。 この計量は解釈可能な内部状態(Spearman $ρ = 0.40$-$0.76$; isotonic $R^2 = 0.12$-$0.54$ in LLaMA-3.2-3B-Instruct)を追跡し、それらの状態が時間とともにどのように変化するかを確認し、活性化ステアリングは結合が因果的であることを示す。 さらに、イントロスペクションはターン1に存在するが、会話を通じて進化し、ある概念に沿ってステアリングすることで、別の概念(ΔR^2$から0.30$まで)のイントロスペクションを促進することで選択的に改善することができる。 重要なことに、これらの現象はモデルサイズとともにスケールし、LLaMA-3.1-8B-インストラクトで$R^2 \approx 0.93$に近づき、他のモデルファミリーで部分的に複製される。 これらの結果は、会話型AIシステムにおける内部の感情状態を追跡するための、数値的な自己報告を実行可能な補完ツールとして位置付けている。

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