論文の概要: Mechanistic Interpretability of Structure-Aware Numerical Reasoning in LLaMA 3.1 8B
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18419v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 01:09:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.242461
- Title: Mechanistic Interpretability of Structure-Aware Numerical Reasoning in LLaMA 3.1 8B
- Title（参考訳）: LLaMA 3.1 8Bにおける構造を考慮した数値推論の力学的解釈可能性
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は, 時系列予測において強い数値シーケンスモデリング能力を示し, 将来性を示す。
機械的解釈可能性の観点からLlama 3.1-8Bについて検討する。
Llamaはタスクに強いパフォーマンスを示し、基盤となる構造を拾えることを示唆しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.10897657510313
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recent work has shown that large language models (LLMs) exhibit strong numerical sequence modeling capabilities and show promise in time-series prediction. While LLMs display in-context learning capabilities, the mechanisms with which they accomplish time-series prediction remain unclear. Specifically, whether they truly understand the underlying structure, which at a minimum requires reasoning over first differences in the sequence of numbers. To study this, we investigate Llama 3.1-8B from a mechanistic interpretability point of view. Mechanistic interpretability is an emerging field concerned with the reverse engineering of the algorithms learned by neural networks such as LLMs. To assess Llamas' numerical sequence modeling capabilities and to facilitate our mechanistic interpretability analysis, we create a sequence modeling task that cannot be solved without picking up structural cues. Specifically, we sample n random numbers and repeat them with an offset. We find that Llama displays strong performance on our tasks suggesting that it can pick up on the underlying structure. To understand the mechanisms that allow it to do so, we perform probing experiments and activation patching based counterfactual analysis. Probing reveals that the model computes and stores first differences in its internal representations without explicit supervision, indicating that it tracks structural information about the sequence. Activation patching reveals that Llama retrieves the relevant first-difference with a mechanism similar to an induction circuit and subsequently adds it to the current value. Notably, our work represents one of the first studies to identify this form of concept induction in LLMs.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では,大規模言語モデル (LLM) が強い数値シーケンスモデリング能力を示し,時系列予測において有望であることが示されている。
LLMは文脈内学習能力を示すが、時系列予測を行うメカニズムは未だ不明である。
特に、それらが根底構造を真に理解しているかどうかは、最低でも数列の最初の違いを推論する必要がある。
本研究では,Llama 3.1-8Bを機械的解釈可能性の観点から検討する。
機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、LLMなどのニューラルネットワークによって学習されたアルゴリズムのリバースエンジニアリングに関する新興分野である。
Llamasの数値シーケンスモデリング機能を評価し,機械論的解釈可能性解析を容易にするために,構造的手がかりを拾わずに解決できないシーケンスモデリングタスクを作成する。
具体的には、n個の乱数をサンプリングし、オフセットで繰り返します。
Llamaはタスクに強いパフォーマンスを示し、基盤となる構造を拾えることを示唆しています。
そこで我々は,それを可能にするメカニズムを理解するために,探索実験とアクティベーションパッチに基づく反事実解析を行う。
モデルが明示的な監督なしに内部表現の最初の違いを計算し、保存し、シーケンスに関する構造情報を追跡していることを示す。
活性化パッチングにより、Llamaは誘導回路に似た機構で関連するファーストディファレンスを回収し、その後現在の値に加算する。
私たちの研究は、LSMにおけるこの概念誘導の形式を特定する最初の研究の1つです。
関連論文リスト
- SLASH the Sink: Sharpening Structural Attention Inside LLMs [55.75072688988806]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい意味的理解を示すが、連続化されたフォーマットでグラフトポロジを処理する際に構造的理解に苦慮する。
本稿では,StructuraL Attention SHarpening (SLASH)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-11T12:59:07Z) - Disentangling Mathematical Reasoning in LLMs: A Methodological Investigation of Internal Mechanisms [10.546694596577057]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、推論集約的なタスクを扱う内部メカニズムは未解明のままである。
タスク実行中の内部メカニズムを調べることにより,LLMが演算操作をどのように行うかを検討する。
実験の結果,モデルが演算タスクを早期に認識する一方で,最終層でのみ正しい結果が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-17T08:44:36Z) - Farther the Shift, Sparser the Representation: Analyzing OOD Mechanisms in LLMs [100.02824137397464]
難易度が増大する入力に遭遇した場合,大規模言語モデルが内部表現をどのように適応するかを検討する。
タスクの難易度が増大するにつれて、LLMの最後の隠れ状態は実質的にスペーサーとなる。
この空間性-微分的関係は、様々なモデルや領域で観測可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-03T18:48:15Z) - Beyond the Prompt in Large Language Models: Comprehension, In-Context Learning, and Chain-of-Thought [15.598263332303612]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる卓越した習熟度を示した。
本研究は,3つの重要な疑問に対処することによって,これらの観測の基礎を掘り下げる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-16T10:57:26Z) - From Compression to Expression: A Layerwise Analysis of In-Context Learning [24.45948310980883]
In-context Learning (ICL)は、大規模な言語モデルで、デモシーケンスから学習することで、重み付けなしで新しいタスクに適応することができる。
ICL表現の統計的幾何学的解析を行い,各層にまたがるタスク固有情報の取得方法について検討する。
この結果から,ILC の階層的ダイナミックな構造的表現が LLM 内でどのように現れるかが明らかとなり,内部表現の分析がモデル行動のより深い理解を促進することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-22T22:22:03Z) - When can isotropy help adapt LLMs' next word prediction to numerical domains? [53.98633183204453]
文脈埋め込み空間におけるLLM埋め込みの等方性は表現の基盤構造を保存することが示されている。
実験により、数値データとモデルアーキテクチャの異なる特性が等方性に異なる影響があることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-22T05:10:34Z) - Internal Causal Mechanisms Robustly Predict Language Model Out-of-Distribution Behaviors [61.92704516732144]
正当性予測の最も堅牢な特徴は、モデルの振舞いに特徴的な因果的役割を果たすものであることを示す。
モデル出力の正しさを予測するために因果メカニズムを利用する2つの手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-17T00:31:39Z) - Illusion or Algorithm? Investigating Memorization, Emergence, and Symbolic Processing in In-Context Learning [50.53703102032562]
大規模トランスフォーマー言語モデル(LM)は、Webスケールデータによる次世代の予測のみを訓練することで、幅広いタスクを解決できる。
この能力の背後にあるメカニズムは、ICL(In-context Learning)と呼ばれ、議論の余地があり、理解が不十分なままである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-16T08:50:42Z) - Latent Causal Probing: A Formal Perspective on Probing with Causal Models of Data [3.376269351435396]
構造因果モデル(SCM)を用いた探索の形式的視点を開発する。
我々は,合成グリッドワールドナビゲーションタスクの文脈において,最近のLMの研究を拡張した。
我々の手法は、LMがテキストの根底にある潜在概念を誘発する能力を示す、堅牢な実証的な証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:59:27Z) - A Mechanistic Interpretation of Arithmetic Reasoning in Language Models
using Causal Mediation Analysis [128.0532113800092]
算数問題に対するトランスフォーマーに基づくLMの機械的解釈を提案する。
これにより、算術に関連する情報がLMによってどのように処理されるかについての洞察が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:43:47Z) - Unsupervised Learning of Equivariant Structure from Sequences [30.974508897223124]
我々は,少なくとも3つの長さの時系列から対称性を学習するための教師なしのフレームワークを提案する。
当社のフレームワークでは,データセットの非絡み合い構造が副産物として自然に現れることを実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:29:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。