「意図の崩壊」を解明：言語モデルにおける推論を理解するための新しいアプローチ

この論文では、「意図の崩壊」という新しい概念を紹介し、言語生成中の情報損失を定量化するための指標を提案しています。初期実験は小規模ながらも、言語モデルの内部推論プロセスを分析するための有望な方向性を示しており、モデルの解釈可能性とパフォーマンスの向上につながる可能性があります。ただし、実験の範囲が限られていることと、指標のモデルに依存しない性質から、多様なモデルとタスクにわたるさらなる検証が必要です。

• •言語モデルにおける「意図の崩壊」の概念を紹介。
• •3つのモデルに依存しない意図指標（Hint、dimeff、Recov）を提案。
• •予備実験では、CoTが意図エントロピーを減らし、有効次元を増加させることが示されています。