論文の概要: Graph Feedback Controls Consensus and Clique Formation in Open-Weight Language-Model Populations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12077v1
- Date: Mon, 13 Jul 2026 18:55:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-15 17:08:29.936748
- Title: Graph Feedback Controls Consensus and Clique Formation in Open-Weight Language-Model Populations
- Title（参考訳）: オープンウェイト言語モデル集団におけるコンセンサスと斜め形成のグラフフィードバック制御
- Abstract要約: 命名ゲームプロトコルを用いた1.1B-32BパラメータにまたがるオープンウェイトLM集団のコンベンション形成について検討した。
我々は、状態相似性グラフを構築し、サンプル-ラベル合意を潜在状態空間のコンセンサスから分離する。
- 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: Multi-agent language-model systems increasingly route local interactions, yet the runtime interaction graph is often treated as an implementation detail. We study convention formation in open-weight LM populations spanning 1.1B-32B parameters with a naming-game protocol. Restricted first-token scores over tokenizer-safe labels let us measure prompt-conditioned score-state distributions, construct state-similarity graphs, and separate sampled-label agreement from latent state-space consensus. Across controlled interventions, in the main open-weight repair grids, retained partner-label evidence is necessary but not sufficient: homophilous threshold-similarity routing deletes cross-basin exposure and amplifies fragmentation, while bridge-seeking routing often repairs fragmentation when memory is available. In a three-seed mixed four-model grid, threshold-similarity produces no final behavioral or state consensus in 189 setting-seed runs, whereas state-component and label-disagreement bridges recover final behavioral consensus in 14/18 retained-memory runs. Across homogeneous model populations, retained history generally shifts fragmented dynamics toward consensus; the clearest case is Qwen2.5-32B, which reaches stable behavioral and final state consensus in all 18 retained-history well-mixed settings, while threshold-similarity reaches neither form of consensus in 189 settings. Robustness over state thresholds, population size, and vocabulary size preserves the qualitative ordering, and early-window graph-energy features provide useful within-grid diagnostics.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェント言語モデルシステムは、ますます局所的な相互作用をルートするが、実行時の相互作用グラフは実装の詳細として扱われることが多い。
命名ゲームプロトコルを用いた1.1B-32BパラメータにまたがるオープンウェイトLM集団のコンベンション形成について検討した。
トークンライザ安全なラベルよりも制限されたファーストトケンスコアは、プロンプト条件のスコア状態分布を測定し、状態類似性グラフを構築し、サンプルラベル合意を潜在状態空間のコンセンサスから分離する。
制御された介入は、主要なオープンウェイト修復グリッドにおいて、保持されたパートナー-ラベルの証拠は必要だが不十分である: ホモフィルの閾値-類似性ルーティングは、クロスベース露出を削除し、フラグメンテーションを増幅する一方、ブリッジ探索ルーティングは、メモリが利用可能になったときにフラグメンテーションを修復することが多い。
3列混合4モデルグリッドでは、しきい値相似性は189回のセッティングシードランにおいて最終的な行動コンセンサスや状態コンセンサスを生成しないが、状態成分およびラベル相同性ブリッジは14/18回の保持メモリランにおいて最終的な行動コンセンサスを回復する。
もっとも明確なケースはQwen2.5-32Bであり、これは18の保存された歴史が混在するすべての環境において安定した行動と最終状態のコンセンサスに達するが、しきい値-相似性は189の設定ではコンセンサスには達しない。
状態しきい値、人口規模、語彙サイズに対するロバストさは質的な順序を保ち、初期ウィンドウグラフエネルギー特性は、グリッド内診断に有用である。
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