論文の概要: What You Can't See Is What You Learn: Restricted Evidence Visibility Favors Compositional Generalization in Shared-Genome Language-Model Societies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20054v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 13:51:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.591653
• Title: What You Can't See Is What You Learn: Restricted Evidence Visibility Favors Compositional Generalization in Shared-Genome Language-Model Societies
• Title（参考訳）: 制限されたエビデンスビジュアライゼーションは、共有ゲノム言語モデル社会における構成的一般化を好む
• Abstract要約: 制限された社会は10対中9対の両深度で少なくとも20ポイント、0.7648と0.6050の2対の利点がある。 6つの監査された制限された社会の中で、同じ値のパケット移植は全ての試験されたインターフェースで0.94-1.00の動作を保存する。 唯一の高性能グローバルモデルも通信を必要とするが、その同値パケットはエピソード間では交換できない。
• 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-module systems often expose every module to the full input. We test whether restricting evidence visibility changes which solutions gradient-based training discovers. Four-cell societies share one frozen pretrained language model and one low-rank adapter, communicating only through two model-width continuous vectors in a fixed relay. On a prospectively sealed natural-language function-composition task, we train ten matched restricted/global pairs sharing initialization bytes, training order, token layout, parameters, and computation; only the attention mask differs. Restricted societies outperform their globally visible twins by at least 20 points at both depths in 9 of 10 pairs, with median paired advantages of 0.7648 and 0.6050. Cutting communication reduces every restricted society to chance, and the depth-three advantage remains 0.558 on programs whose composite function never appeared in training. Across six audited restricted societies, same-value packet transplants preserve behavior at 0.94-1.00 across all tested interfaces; destructive interventions collapse performance; and counterfactual packets redirect outputs toward the mathematically predicted answer. The sole high-performing global model also requires communication, but its same-value packets are not interchangeable across episodes. Restricted visibility is thus not necessary for composition; under this protocol it substantially increases the probability of a generalizing relay and favors a reusable, value-indexed interface. The complete preregistered battery nevertheless formally fails because restricted-arm median depth-three accuracy is 0.6988, below the 0.70 floor. An earlier qualification cohort likewise yielded 0/10 complete passes: one model met every task-performance gate, but all ten failed ordinary-language preservation, confining the system to explicitly task-gated use.
• Abstract（参考訳）: マルチモジュールシステムは、全てのモジュールを完全な入力に公開することが多い。 我々は、解勾配に基づくトレーニングが発見する証拠の可視性を制限するかどうかを検証する。 4セル社会は1つの凍結事前訓練された言語モデルと1つの低ランクアダプターを共有し、固定リレー内の2つのモデル幅連続ベクトルを介してのみ通信する。 先見的に封印された自然言語関数合成タスクでは、初期化バイト、トレーニング順序、トークンレイアウト、パラメータ、計算を共用する10組の制限/言語ペアを訓練する。 制限された社会は10対中9対の両深度で少なくとも20ポイント、0.7648と0.6050の2対の利点がある。 コミュニケーションの切断はあらゆる制限された社会の機会を減らし、訓練に複合機能が現れないプログラムでは深度3の優位性は0.558のままである。 6つの監査された制限された社会の中で、同じ値のパケット移植は全ての試験されたインターフェースで0.94-1.00の動作を維持し、破壊的な介入は性能を低下させ、反実的なパケットは出力を数学的に予測された答えにリダイレクトする。 唯一の高性能グローバルモデルも通信を必要とするが、その同値パケットはエピソード間では交換できない。 したがって、構成には制限された可視性は不要であり、このプロトコルでは、一般化されたリレーの確率を大幅に増加させ、再利用可能な値インデックスインターフェースを好んでいる。 完全に登録済みのバッテリーは、0.70階より下の0.6988という制限されたアーム中央3度の精度のため、公式には失敗する。 以前の資格コホートも同様に0/10の完全パスを得た: 1つのモデルがすべてのタスクパフォーマンスゲートを満たしたが、すべての10の標準言語保存が失敗し、明示的にタスクゲートの使用を制限した。

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