論文の概要: Reading Why: Born-Measured Attention with Exact Word Evidence on Light and Qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05355v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 18:52:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 03:25:57.799426
- Title: Reading Why: Born-Measured Attention with Exact Word Evidence on Light and Qubits
- Title（参考訳）: 読み書き:光とビットの言葉の明快さによる生まれつきの注意力
- Abstract要約: その証拠をなくすと、最初に答えはテストペアの45%で変わる。
IBMのibm_kingstonでは、アダマールテストによって重なる注意のみを読み、このデバイスは2つの短いテストペアに対してモデルの回答を与えた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When a language model answers, we can usually only estimate why. We build a transformer in which every step is a Born measurement - attention $|\langle q|k\rangle|^4$ normalised over each row, a measured product in place of the feed-forward nonlinearity, and a Born readout. With its denominators held at their values for the input, each class probability is a polynomial in the word amplitudes, so its integrated-gradient evidence is computed by a finite quadrature with no quadrature error: the words' contributions sum to the class probability above its no-information share, to $10^{-11}$ or better. On e-SNLI natural language inference, with about 98k parameters outside the embedding, the model reaches $76.98 \pm 0.17$% test accuracy, level with a softmax transformer of the same size ($76.62 \pm 0.36$%). Deleting the word its evidence ranks first changes the answer in 45% of test pairs, out of the 53% any single deletion can change, against 32% for the softmax model explained the same way and 40% by its attention x gradient. Attention can look more like the words annotators highlighted, yet accounts for the answer less well: deleting the word it ranks first changes the Born Transformer's answer in 32% of pairs. The same weights compile exactly to optoelectronic optics and to qubits, and a coherent attention layer becomes one circuit equal to the model (852 CNOTs on 23 qubits). On IBM's ibm_kingston, reading only the attention overlaps by Hadamard tests, the device gave the model's answers on two short test pairs and kept or changed them under deletion as the model does; the evidence itself did not yet survive the device, and we work out the shots and calibration that measuring it on hardware would need.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルが答える場合、通常は理由のみを見積もることができます。
我々は、すべてのステップがボルン測度である変換器を構築する。注意$|\langle q|k\rangle|^4$ 各行上で正規化され、フィードフォワード非線形性の代わりに測定された積、ボルン読み出しである。
それぞれのクラス確率は入力の値に保持され、各クラス確率は単語振幅の多項式であるので、その統合段階的な証拠は2次誤差のない有限次数で計算される: 単語の寄与はその非情報共有以上のクラス確率への合計は10^{-11}$以上である。
e-SNLIの自然言語推論では、埋め込みの外側に約98kのパラメータがあり、同じサイズのソフトマックストランスフォーマー(76.62 \pm 0.36$%)で76.98 \pm 0.17$%のテスト精度に達する。
一つの削除で変更できる53%のうち32%がソフトマックスモデルで同じ方法で説明され、40%が注意x勾配で説明されている。
アノテータが強調した単語のように見えるが、その答えはそれほど良くない: 最初にランク付けされた単語を削除すると、32%のペアでボルントランスフォーマーの回答が変わる。
同じ重みは光電子光学や量子ビットに正確にコンパイルされ、コヒーレントアテンション層はモデルに等しい1つの回路(23量子ビット上の852 CNOT)となる。
IBMのibm_kingstonでは、アダマールテストによって重なる注意のみを読み、このデバイスは2つの短いテストペアに対してモデルの回答を与え、モデルを削除するか変更した。
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