論文の概要: Shared relations, specific choices: conditional sensitivity and competing pathways in language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.01809v1
• Date: Sun, 01 Nov 2026 11:25:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-04 23:36:30.49964
• Title: Shared relations, specific choices: conditional sensitivity and competing pathways in language models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける共有関係、特定の選択:条件感度と競合経路
• Abstract要約: GPT-2 Small、Qwen2.5-1.5B、Llama-3.2-1Bによる制御された実体結合実験は、クエリーロール間で主に共有され、新しい名前に転送される低次元のリレーショナル背景を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33842793760651557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How does a relational representation shared across queries drive a query-specific choice? Controlled entity-binding experiments with GPT-2 Small, Qwen2.5-1.5B and Llama-3.2-1B reveal a low-dimensional relational background that is predominantly shared across query roles and transfers to new names. Same-domain interactions persist when another attribute domain is queried. After removing this component, restoring independently trained relation directions brings output contrasts closer to their original values than sign-reversed or equal-norm random controls in all three models. Yet a transferable relational representation need not have a transferable functional sign. In Qwen2.5, fixing model weights, the training-mean relation vector and edit dose yields opposite selection effects across binary and lexical-mapping prompts with different answer vocabularies. A factorial contrast of downstream sensitivities across attribute-query combinations determines the shared direction's local signed selection gain. In a separate eight-condition protocol, mean local gain is positive in Qwen2.5 and negative in Llama3.2. Late-component clamps resolve opposing pathway contributions: in Llama3.2, negative transmission through selected attention-only paths is partially offset by positive transmission through paths traversing both selected attention and MLP sets. Source-coordinate analyses establish distributed factor coverage, hidden-receiver readouts reveal layout-dependent combination, and instance-geometry interventions separate response direction from amplitude. These findings show how conditional sensitivity and competing pathways give shared relational structure its effect on specific choices.
• Abstract（参考訳）: クエリ間で共有されるリレーショナル表現は、クエリ固有の選択を駆動するのでしょうか? GPT-2 Small、Qwen2.5-1.5B、Llama-3.2-1Bによる制御された実体結合実験は、クエリーロール間で主に共有され、新しい名前に転送される低次元のリレーショナル背景を明らかにする。 他の属性ドメインがクエリされると、同じドメイン間相互作用が持続する。 この成分を除去した後、独立に訓練された関係方向を復元すると、出力のコントラストは3つのモデルすべてにおいて符号反転または等ノルムランダム制御よりも元の値に近いものとなる。 しかし、転送可能リレーショナル表現は、転送可能関数記号を持つ必要はない。 Qwen2.5では、モデルの重みを固定し、トレーニング平均関係ベクトルと編集線量によって、異なる応答語彙を持つ二分数および語彙-マッピングプロンプト間の反対の選択効果が得られる。 属性-クエリの組み合わせ間の下流感度の因子的コントラストは、共有方向の局所的な符号付き選択ゲインを決定する。 異なる8条件のプロトコルでは、平均局所ゲインはQwen2.5では正で、Llama3.2では負である。 Llama3.2では、選択された注目のみの経路を経由する負の伝達は、選択された注目とMLPセットの両方を横断する経路を経由する正の伝達によって部分的にオフセットされる。 ソースコーディネート解析は、分散係数のカバレッジを確立し、シークレット・レシーバー・リードアウトはレイアウトに依存した組み合わせを示し、インスタンス・ジオメトリは振幅から応答方向を分離する。 これらの知見は, 条件感受性と競合経路が共役関係構造が特定の選択にどのように影響するかを示す。

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