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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20054v3
• Date: Tue, 25 Aug 2026 13:22:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:33.806196
• Title: What You Can't See Is What You Learn: Slot-Selective Evidence Masking Favors Compositional Generalization in Shared-Genome Language-Model Societies
• Title（参考訳）: Slot-Selective Evidence Masking Favors compositional Generalization in Shared-Genome Language-Model Societies
• Abstract要約: 我々は、アテンションマスクを除いて、10個のマッチした制限付き/グロバルペアを訓練する。 制限された視認性社会は、両深度で少なくとも20ポイント以上の視認性双生児を上回っている。 ホック選択後の6つの制限された社会では、正しく答えられた保留エピソードに対するパケットの介入は、およそ値インデクシングされたリレー状態と一致している。
• 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-module neural systems often expose every module to the full input. We test whether a slot-selective evidence-masking regime -- restricting each module to its own evidence span -- 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 identical except for the attention mask. Restricted-visibility societies outperform their globally visible twins by at least 20 percentage 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 in a post hoc collision-stratified analysis the depth-three advantage remains 0.558 on programs whose complete affine map never appeared in training. In six post hoc-selected restricted societies, packet interventions on correctly answered held-out episodes are consistent with approximately value-indexed relay states; the sole high-performing global model also requires communication, but its same-value packets are not interchangeable across episodes. Thus restricted visibility is not necessary for composition. Under the tested seeds, streams, task world, and training budget, the masking regime strongly shifted which solutions training discovered: a post hoc mask crossover finds both arms mask-native. Because the restricted mask both blocks foreign evidence and implicitly identifies each cell's assigned slot, attribution to evidence visibility alone awaits a role-marked control. The preregistered battery nevertheless formally fails because restricted-arm median depth-three accuracy is 0.6988, below the 0.70 floor; an earlier qualification cohort yielded 0/10 complete passes.
• Abstract（参考訳）: マルチモジュールニューラルネットワークは、全てのモジュールを完全な入力に公開することが多い。 スロット選択的なエビデンスマスキング体制 -- 各モジュールを自身のエビデンスに制限する -- が、ソリューションの勾配に基づくトレーニングが発見する状況を変えるかどうかをテストする。 4セル社会は1つの凍結事前学習言語モデルと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。 また,前向きに封印された自然言語関数合成タスクにおいて,注目マスクを除く10組の一致した制限/言語ペアを訓練する。 制限された可視性社会は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を機会に還元し、ポストホック衝突層分析では、完全なアフィンマップがトレーニングに現れなかったプログラムでは、深さ3の利点は0.558のままである。 ホック選択後の6つの制限された社会では、正しく応答された保留エピソードに対するパケット介入は、ほぼ価値インデクシングされたリレー状態と一致しているが、唯一の高パフォーマンスなグローバルモデルも通信を必要とするが、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、構成に制限された可視性は必要ない。 テストされたシード、ストリーム、タスクワールド、トレーニング予算の下で、マスク体制は、トレーニングが発見したソリューションを強くシフトした。 制限されたマスクはどちらも外国の証拠をブロックし、各細胞に割り当てられたスロットを暗黙的に識別するので、証拠の可視性への帰結はロールマークされた制御を待つ。 但し、事前登録された電池は0.70階より下方の制限アーム中央3度の精度が0.6988であり、以前の認定コホートでは0/10の完全パスが得られたため、公式には失敗する。

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