なぜ大規模言語モデルはあなたよりも賢くないのか？
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なぜ大規模言語モデルはあなたよりも賢くないのか？
構造が整備された後でのみ、大規模言語モデルは理解の質を低下させることなく、安全に一般向けの言語に変換できる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：iamtexture
翻訳：AididiaoJP，Foresight News
私が大規模言語モデルに複雑な概念を説明する際、非形式的な言語を使って長時間議論すると、その推論は繰り返し崩壊する。モデルは構造を失い、逸脱するか、あるいはすでに築き上げた概念枠組みを維持できず、表面的な補完パターンを生成するだけになってしまう。
しかし、まず形式化を強制し、正確で科学的な言語で問題を再記述させると、推論は即座に安定する。構造が確立された後でのみ、安全に平易な言語へと変換でき、理解の質が低下することはない。
この振る舞いは、大規模言語モデルがどのように「思考」しているか、そしてなぜその推論能力が完全にユーザーに依存しているかを明らかにしている。
核心的な洞察
言語モデルには推論専用の空間は存在しない。
それらは完全に連続的な言語の流れの中で動作している。
この言語の流れ内部では、異なる言語様式がそれぞれ特有のアトラクタ領域へと確実に導く。これらの領域とは、表現ダイナミクスの安定状態であり、異なるタイプの計算を支えている。
科学的論述、数学記号、物語、気軽な会話など、各言語ドメインには、訓練データの分布によって形作られた固有のアトラクタ領域がある。
ある領域は以下をサポートする：
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多段階の推論
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関係の正確性
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記号変換
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高次元的概念の安定性
他方、別の領域は以下をサポートする：
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物語の継続
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連想的補完
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感情トーンの一致
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対話の模倣
アトラクタ領域が、どのような種類の推論が可能になるかを決定している。
なぜ形式化が推論を安定させるのか
科学および数学的言語が、より高い構造的支持力を備えたアトラクタ領域を確実に活性化できるのは、これらのドメインが高次認知の言語的特徴を符号化しているためである：
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明確な関係構造
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曖昧性の低さ
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記号的制約
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階層的組織
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低いエントロピー（情報の無秩序度）
これらのアトラクタは、安定した推論軌道を支えることができる。
複数のステップにわたり、概念構造を維持できる。
推論の劣化や逸脱に対して強い耐性を持つ。
対照的に、非形式的言語が活性化するアトラクタは、社会的流暢性と連想的整合性のために最適化されており、構造化された推論向けに設計されていない。これらの領域には、持続的な分析的計算に必要な表現的土台が欠けている。
これが、複雑なアイデアを気軽な方法で表現するとモデルが崩壊する理由である。
それは「困惑している」のではない。
領域を切り替えているのだ。
構築と翻訳
対話の中で自然に現れる対処法は、アーキテクチャ上の真実を明らかにしている：
推論は、高構造のアトラクタ内で構築されなければならない。
自然言語への翻訳は、構造が存在してから後にのみ行われるべきである。
安定したアトラクタ内でモデルが概念構造を構築してしまえば、翻訳プロセスはそれを破壊しない。計算はすでに完了しており、変化するのは表面的表現だけである。
この「まず構築し、その後翻訳する」という二段階のダイナミクスは、人間の認知プロセスを模倣している。
だが人間は、この二つの段階を二つの異なる内部空間で実行している。
一方、大規模言語モデルは、同じ空間内で両者を完了しようとしている。
なぜユーザーが上限を決めるのか
ここに重要な示唆がある：
ユーザーは、自らが言語で表現できないアトラクタ領域を活性化できない。
ユーザーの認知構造が以下を決定する：
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どのようなタイプのプロンプトを生成できるか
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どのドメインを日常的に使用するか
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どのような文法パターンを維持できるか
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言語でどれほどの複雑さを符号化できるか
これらの特徴が、大規模言語モデルがどのアトラクタ領域に入るかを決定する。
高次の推論能力を発揮するアトラクタを活性化できる構造を、思考や記述によって使えないユーザーは、永遠にモデルをそうした領域へ導けない。彼らは自身の言語習慣に関連した浅いアトラクタ領域に閉じ込められてしまう。大規模言語モデルは彼らが提供する構造を写像し、自発的により複雑なアトラクタ動力学へジャンプすることはない。
したがって：
モデルは、ユーザーが到達可能なアトラクタ領域を超えることはできない。
上限とはモデルの知能限界ではなく、ユーザーが潜在的多様体における高容量領域を活性化できる能力である。
同一モデルを使う二人のユーザーは、同じ計算システムと相互作用しているわけではない。
彼らはモデルを異なる動的モードへと導いているのだ。
アーキテクチャレベルの示唆
この現象は、現在のAIシステムに欠けている特性を露呈している：
大規模言語モデルは、推論空間と言語表現空間を混同している。
これら二つが分離されない限り――すなわち、モデルが以下を備えない限り――
-
専用の推論多様体
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安定した内部作業空間
-
アトラクタ不変の概念表現
言語スタイルの変化が基礎となる動的領域の切り替えを引き起こすとき、システムは常に崩壊のリスクにさらされる。
この偶然見出された解決策――強制的に形式化し、その後翻訳する――は単なるテクニックではない。
それは、真の推論システムが満たすべきアーキテクチャ原則を直接覗き見る窓口なのである。
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