論文の概要: Judge Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16023v1
• Date: Fri, 15 May 2026 14:57:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.327003
• Title: Judge Circuits
• Title（参考訳）: ジャッジサーキット
• Abstract要約: Gemma-3,Qwen2.5,Llama-3の内部機構について検討した。 構造化された理解とオープンな嗜好タスクによる判断は、疎結合で一般化された潜在評価器のサブグラフを共有する。 我々は,オープンウェイトモデルにおける形式に起因した不整合の力学的説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.717818484378583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-as-a-judge has become the dominant paradigm for grading model outputs at scale, yet the same model assigns systematically different scores when its output format changes (e.g., a 1-5 rating vs. a True/False label). Existing diagnoses of these format-induced inconsistencies stop at the input-output level. Using Position-aware Edge Attribution Patching (PEAP), we causally investigate the internal mechanism in Gemma-3, Qwen2.5, and Llama-3. We find that judgments across structured understanding and open-ended preference tasks share a sparse, generalized Latent Evaluator sub-graph in the mid-to-late multi-layer perceptrons (MLPs); zero-ablating it collapses judgment while preserving world knowledge in architecturally modular models. By structurally decoupling abstract judging from output formatting, we provide a mechanistic account of format-induced inconsistency on the open-weight models we study: a continuous judgment signal computed in the shared trunk is mapped through fragile, format-specific terminal branches, enabling format-independent preference to be isolated downstream of the requested output format. Our findings imply that benchmark-level reliability comparisons across formats are partially measuring formatter geometry rather than evaluation quality.
• Abstract（参考訳）: LLM-as-a-judgeはモデル出力を大規模にグレードする主要なパラダイムとなっているが、同じモデルは出力形式が変化すると体系的に異なるスコアを割り当てている(例えば、True/Falseラベルに対する1-5レーティング)。 既存のフォーマットによる不整合の診断は、入出力レベルで停止する。 位置対応エッジ属性パッチング(PEAP)を用いて,Gemma-3,Qwen2.5,Llama-3の内部機構を慎重に検討した。 構造化された理解とオープンな選好課題による判断は,多層パーセプトロン(MLP)における疎密な一般化されたラテント評価サブグラフを共有する。 出力形式から抽象的な判断を構造的に分離することにより、オープンウェイトモデル上でのフォーマット依存性の不整合の機械的説明を提供する:共有トランクで計算された連続判定信号は、フレキシブルなフォーマット固有の端末分岐によってマッピングされ、要求された出力フォーマットの下流でフォーマットに依存しない好みを分離することができる。 その結果, ベンチマークレベルの信頼性比較は, 品質評価よりもフォーマッター幾何を部分的に測定していることが示唆された。

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