LLMは潜在概念を学習する？ 数理モデルで検証

LLMはシンプルに「次の言葉を予測する」ように訓練されているが、その末に人間と似たような概念を手に入れている可能性があるとの提案。
抽象的な思考を獲得しているように見えるのはなぜか。

研究者たちは、LLMを形づくる文章データの背後には目に見えない「潜在概念」（例えばポジティブかネガティブか、など）が存在すると考え、数学的なモデルを作りました。彼らの分析によると、LLMが学習する過程で、潜在概念ごと取り込んでいることが示唆されました。

つまり、モデルの内部では「概念」が一定のパターンで整理されており、その関係は数式で表現することができるというのです。

LLMが単に言葉の並びを丸暗記しているのではなく、言葉の背後にある「意味の構造」を捉えている可能性を主張する結果です。

ただし、この理論には「データが十分多様である場合」などの前提があり、完全に証明されたわけではありません。
本当に言語モデルは「理解」と呼べるものをしているのか、それとも複雑な統計的パターン認識にすぎないのかという根本的な問いには、まだ明確な答えはありません。

とはいえ、研究チームは今回複数のモデルで実験を行い、理論と実際の振る舞いが一致することを確認したとのことです。