論文の概要: Stored in Optimizer State, Valued by Later Training: A Causal Account of Subliminal Trait Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20442v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 15:21:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.096067
• Title: Stored in Optimizer State, Valued by Later Training: A Causal Account of Subliminal Trait Transfer
• Title（参考訳）: 最適化状態に記憶された後天訓練の意義--サブリミナルトレーディングの因果的説明
• Abstract要約: サブリミナル・トレイト・トランスファー(Subliminal trait transfer)は、教師が生成したデータから生徒モデルが行動の振舞いを取得することを可能にする。 最近の研究は、これらの信号がどのように勾配に入るかを説明するが、ソース除去を生き延びるか、後の訓練で異なる信号を取得するかは説明していない。 我々は、将来の継続と行動の読み出しによって割り当てられた値から、観測者に依存しないソースの伝搬を分離した正確な輸送評価IDを導出する。
• 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: Subliminal trait transfer allows a student model to acquire behavioral dispositions from teacher-generated data in which the trait is not semantically expressed. Recent work explains how such signals enter gradients, but not how they survive source removal or acquire different signs under later training. We treat parameters and optimizer moments as a single trainer state and derive an exact transport-valuation identity separating observer-independent propagation of the source perturbation from the value assigned by a future continuation and behavioral readout. State surgery identifies the first moment as a causal carrier. Transplanting it alone leaves parameters, hidden states, and outputs unchanged at the cut, yet source-free updates generate growing parameter and hidden-state differences; transplanting parameters with the first moment recovers the terminal behavioral response. Sending the same source-induced difference through matched futures produces negative, near-zero, and positive Qwen effects (-0.658, +0.008, and +0.658 seed means). This ordering recurs in all 12 Llama-3.2-1B seeds after eight updates, while state-difference norms remain nearly equal across routes. Both contrasts grow in every paired seed when the continuation extends to sixteen updates. A full-horizon costate predicts all 42 Qwen route-mean signs and all 21 resolved Llama ordinary-route signs. Observer-independent transport also replicates across Qwen, SmolLM2, and Llama, while the complete-state recurrence predicts physical, hidden, and fixed-head responses in non-LoRA MNIST systems, including CNNs trained with AdamW and momentum SGD. Together, these results identify a two-stage mechanism for subliminal trait transfer: optimizer state transports the source perturbation, and later training determines its behavioral value.
• Abstract（参考訳）: サブリミナル・トレイト・トランスファー(Subliminal trait transfer)は、生徒モデルにおいて、その特性が意味論的に表現されない教師生成データから行動配置を取得することを可能にする。 最近の研究は、これらの信号がどのように勾配に入るかを説明するが、ソース除去を生き延びるか、後の訓練で異なる信号を取得するかは説明していない。 パラメータとオプティマイザモーメントを単一のトレーナー状態として扱い、将来の継続と行動読出によって割り当てられた値から、ソース摂動のオブザーバ非依存的な伝播を分離した正確なトランスポート評価IDを導出する。 国家手術は、最初の瞬間を因果キャリアとして特定する。 移植だけでパラメータ、隠蔽状態、出力はカット時に変化しないが、ソースのない更新は成長するパラメータと隠蔽状態の違いを生成し、第1モーメントでパラメータを移植すると端末の動作応答が回復する。 一致した未来を通して同じソースによって引き起こされる差を送れば、負の、ほぼゼロの、正のQwen効果(-0.658、+0.008、+0.658のシード平均)が生じる。 この順序付けは、8回の更新後に全12種のLlama-3.2-1B種子に再帰するが、状態差ノルムはルート全体でほぼ等しい。 両方のコントラストは、継続が16更新まで延長されたときに、すべてのペアシードで成長する。 フルホライゾンは42のQwenルート平均標識と21の解決されたLlama通常のルート標識を全て予測する。 オブザーバ非依存的な輸送はQwen、SmolLM2、Llamaをまたいで複製するが、完全状態の再発は非LoRA MNIST系の物理的、隠蔽、固定頭反応を予測し、AdamWと運動量SGDで訓練されたCNNを含む。 これらの結果とともに、サブリミナルな形質伝達の2段階のメカニズムが特定され、オプティマイザ状態はソース摂動を伝達し、後のトレーニングはその振る舞い値を決定する。

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