言語モデルは岐路を知る？トークンレベルの不確実性

紹介論文
1. この論文を一言でまとめると
はじめに：AIの岐路と不確実性
論文解説：トークンレベルの不確実性分析
Forking Paths Analysis：分岐点を見つける
隠れ状態介入：モデルを操る
隠れ状態からの岐路予測：未来を覗く
結論：不確実性と制御の未来

紹介論文

今回紹介する論文はAre language models aware of the road not taken? Token-level uncertainty
and hidden state dynamicsという論文です。

https://arxiv.org/pdf/2511.04527v1.pdf

この論文を一言でまとめると

言語モデルのトークン選択における不確実性と、その内部状態のダイナミクスを解析。モデルが「選ばなかった道」をどのように認識しているのかを探ります。岐路予測による性能向上や制御への応用も紹介。

はじめに：AIの岐路と不確実性

大規模言語モデル（LLM）は、近年目覚ましい進化を遂げ、様々なタスクで人間を凌駕するほどの能力を示すようになりました。文章の生成、翻訳、質問応答など、その応用範囲は日々広がっています。しかし、LLMの内部は複雑で、その動作原理は完全には解明されていません。まるでブラックボックスのように、時に予測不能な挙動を示すことがあります。

LLMの抱える不確実性

LLMは、大量のテキストデータを学習することで、言語のパターンや知識を獲得します。しかし、学習データには偏りがあったり、不正確な情報が含まれていたりすることもあります。そのため、LLMは誤った情報を自信満々に生成したり、文脈を理解せずに不適切な表現を用いてしまったりすることがあります。このような現象は「幻覚（Hallucination）」と呼ばれ、LLMの信頼性を大きく損なう要因となっています。

「選ばなかった道」への意識

LLMがテキストを生成する際、各トークン（単語や記号）の選択は、その後の展開に大きな影響を与えます。あるトークンを選ぶことで、LLMは特定の推論経路を辿り、最終的な出力が決まります。しかし、別のトークンを選んでいれば、全く異なる結論に至っていたかもしれません。つまり、LLMは常に「選ばなかった道」を意識しながらテキストを生成していると考えられます。

本記事の目的

本記事では、LLMがトークンを選択する際に持つ「選ばなかった道」への意識を探ります。具体的には、以下の点について解説します。

LLMのテキスト生成過程におけるトークンレベルの不確実性をどのように分析するか
LLMの内部状態（隠れ状態）が、その不確実性とどのように関係しているか
LLMの内部状態に介入することで、その生成を制御できるか

本記事を通して、LLMの不確実性という課題に対する理解を深め、より安全で信頼性の高いAIシステムの開発に貢献できれば幸いです。

本記事は、論文「Are language models aware of the road not taken? Token-level uncertainty and hidden state dynamics」の内容に基づいています。論文の詳細については、参考文献をご参照ください。

論文解説：トークンレベルの不確実性分析

本論文「Are language models aware of the road not taken? Token-level uncertainty and hidden state dynamics」では、大規模言語モデル（LLM）がテキストを生成する過程における、トークンレベルの不確実性に着目しています。LLMは、まるで迷路を歩むように、次にどのトークンを選択するかを決定しますが、その際に「選ばなかった道」への意識は存在するのでしょうか？

研究の背景：LLMのブラックボックス化

近年、GPTシリーズなどのLLMは、翻訳、文章生成、質問応答など、様々なタスクで驚異的な成果を上げています。しかし、その内部動作は複雑で、まるでブラックボックスのようです。LLMがどのように意思決定を行っているのか、なぜ時に誤った情報（ハルシネーション）を生み出すのか、といった疑問は、依然として未解明な部分が多く残されています。

論文の核心：不確実性と隠れ状態

本論文では、LLMの生成過程におけるトークンレベルの不確実性を、隠れ状態のダイナミクスと結びつけて分析します。隠れ状態とは、LLMの内部にある数値表現であり、モデルが過去の情報をどのように記憶し、処理しているかを示すものです。著者らは、この隠れ状態に着目することで、モデルが各トークンでどれだけ「迷っているか」を定量化し、その不確実性とモデルの制御可能性との関係を明らかにしようと試みました。

不確実性の定量化：Forking Paths Analysis

論文では、Bigelowらが提案するForking Paths Analysis (FPA)という手法を用いて、LLMが生成するテキストの各トークンにおける不確実性を評価しています。FPAは、以下のステップで実行されます。

まず、LLMにテキストを生成させ、その生成されたテキストを「ベースパス」とします。
次に、ベースパス上の各トークンに対して、そのトークンを別のトークンに置き換えた場合に、LLMの最終的な出力がどのように変化するかを分析します。

この分析により、LLMがどのトークンで最も不確実性が高いか、つまり、どのトークンがモデルの出力に最も大きな影響を与えるかを特定することができます。

FPAは、あるトークンでの小さな変化が、その後の生成に大きな影響を与える「バタフライ効果」のような現象を捉えるのに役立ちます。

制御可能性との関係：隠れ状態介入

さらに、論文では、LLMの隠れ状態への介入を通じて、モデルの生成を制御する試みも行っています。具体的には、不確実性が高いトークンにおいて、隠れ状態を操作することで、モデルの出力を大きく変えることができるかどうかを検証しました。その結果、不確実性が高いトークンにおける介入が、モデルの出力を大きく変える可能性が示唆されました。

これは、あたかも「迷っている人」にアドバイスをする方が、すでに決意を固めている人よりも影響を与えやすい、という状況に似ています。

論文では、操縦成功率と不確実性の間に相関関係があることも示されています。つまり、モデルが迷っている時ほど、外部からの介入が効果を発揮しやすいということです。

まとめ：不確実性の理解と制御に向けて

本論文は、LLMのトークンレベルの不確実性に着目し、その定量化と制御可能性について新たな知見を提供しました。特に、隠れ状態の分析と介入は、LLMのブラックボックス化された内部動作を理解し、より安全で予測可能なAIシステムを開発するための重要な一歩となると考えられます。

今後の研究では、より高度な介入手法の開発や、不確実性のより正確な推定などが期待されます。これらの研究を通じて、私たちはLLMをより深く理解し、その潜在能力を最大限に引き出すことができるようになるでしょう。

Forking Paths Analysis：分岐点を見つける

大規模言語モデル（LLM）がテキストを生成する際、まるで無数の道が目の前に広がるかのように、常に「選ばなかった道」が存在します。どのトークンを選ぶかによって、その後の展開は大きく変わり、最終的な結論すらも変化する可能性があります。このセクションでは、Bigelowらによって開発されたForking Paths Analysis（FPA）という手法を用いて、LLMが生成するテキストの各トークンにおける不確実性を評価する方法を解説します。FPAは、LLMの意思決定プロセスを深く理解するための強力なツールとなります。

Forking Paths Analysisとは？

FPAは、LLMがテキストを生成する過程で、あるトークンが選択された場合に、別のトークンが選択されていたらどうなっていただろうか？という問いを探求する手法です。具体的には、以下の手順で不確実性を評価します。

まず、LLMにテキストを生成させ、その生成されたテキストを「ベースパス（base path）」とします。
次に、ベースパス上の各トークンに対して、そのトークンを別のトークン（例えば、上位N個の確率を持つトークン）に置き換えます。
置き換えたトークンから再びLLMにテキストを生成させ、最終的な出力がどのように変化するかを分析します。
このプロセスをベースパス上の全てのトークンに対して繰り返します。

この分析によって、LLMがどのトークンで最も不確実性が高いか、つまり、どのトークンがモデルの出力に最も大きな影響を与えるかを特定できます。まるで、物語の分岐点を見つけるように、LLMの意思決定における重要なポイントを可視化するのです。

FPAで何がわかるのか？具体例で解説

例えば、数式推論を行うLLMが「1 + 1 = 」というプロンプトに対して「2」と出力したとします。これがベースパスです。FPAでは、このベースパスの各トークン（「1」、「+」、「1」、「=」）を他のトークンに置き換えてみます。例えば、「+」を「*」に置き換えて「1 * 1 = 」というプロンプトでLLMに推論させると、出力は「1」に変わるでしょう。この変化から、「+」というトークンがLLMの出力に大きな影響を与えていることがわかります。

また、別の例として、LLMが文章を生成する際に、「しかし」という接続詞の後に続く文章が大きく変化する場合、「しかし」というトークンは不確実性が高いと言えます。なぜなら、「しかし」の後に続く内容は、様々な可能性があり、LLMがどちらの方向に進むか迷っている状態だからです。

FPAの利点と限界

FPAはLLMの不確実性を詳細に分析できる強力な手法ですが、いくつかの限界も存在します。

利点

トークンレベルの詳細な分析: LLMの意思決定を微細なレベルで理解できます。
重要な分岐点の特定: モデルの出力に大きな影響を与えるトークンを特定できます。
モデルの制御可能性評価: どのトークンに介入すれば、モデルの出力を効果的に制御できるかを評価できます。

限界

計算コストが高い: 全てのトークンに対して再サンプリングを行うため、計算資源を大量に消費します。
大規模なデータセットが必要: 信頼性の高い分析を行うためには、十分な量のデータが必要です。
結果の解釈が難しい場合がある: 複雑なモデルでは、結果の解釈が難しい場合があります。

FPAの応用：より賢いAIへ

FPAは、LLMの不確実性を理解し、制御するための重要な一歩です。この手法を応用することで、以下のような未来が期待できます。

幻覚の抑制: FPAによって特定された不確実性の高いトークンに対して、追加の情報を提供することで、LLMの「幻覚」を抑制できます。
安全性の向上: 有害なコンテンツの生成を抑制するために、FPAを用いてLLMの行動をより安全な方向に誘導できます。
説明可能性の向上: LLMがどのように意思決定を行っているかを理解することで、AIの説明可能性を高め、信頼性を向上させることができます。

FPAは、LLMをより賢く、より安全に、そしてより信頼できるものにするための鍵となる可能性を秘めているのです。

隠れ状態介入：モデルを操る

大規模言語モデル（LLM）は、まるで複雑な迷路を歩むように、テキストを生成していきます。各トークン（単語や記号）の選択は、その後の道のりを大きく左右し、時に予期せぬ「幻覚」や不適切な表現を生み出すこともあります。そこで注目されるのが、LLMの隠れ状態への介入です。これは、モデルの内部状態を直接操作することで、生成されるテキストを意図した方向に導く試みです。

隠れ状態とは？

LLMは、ニューラルネットワークと呼ばれる複雑な構造を持っています。隠れ状態とは、このネットワークの中間層におけるニューロンの活動状態を表すベクトルのことで、モデルがこれまでの入力をどのように理解し、次の出力を生成しようとしているかの情報が詰まっています。この隠れ状態を操作することで、LLMの行動を間接的に制御できると考えられています。

介入手法：Difference-in-means steering

本論文で用いられている主要な介入手法の一つが、Difference-in-means steeringです。これは、モデルに特定の出力を生成させたい場合に、その出力が得られた際の隠れ状態の平均的なベクトルを算出し、そのベクトルを現在の隠れ状態に加えることで、モデルを目標の出力に近づけるという手法です。例えば、ある質問に対して「はい」と答えさせたい場合、「はい」と答えた際の隠れ状態の平均ベクトルを現在の状態に加えることで、「はい」と答える確率を高めることができます。

不確実性が高いトークンを狙う

興味深いことに、本論文では、LLMは不確実性が高いトークンにおいて、より制御可能であることが示唆されています。これは、モデルがまだ最終的な決定を下していない段階で介入することで、より大きな影響を与えられるためと考えられます。例えば、文法的に複数の単語が当てはまるような箇所や、意味的に曖昧な表現が可能な箇所などが、不確実性の高いトークンに該当します。これらのトークンに介入することで、モデルの生成するテキストをより柔軟に制御できる可能性があります。

操縦成功率と不確実性の相関

論文では、操縦成功率と不確実性の間に中程度の相関関係があることが示されています。これは、不確実性の推定が、モデルの制御可能性を予測する上で有用な指標となる可能性を示唆しています。つまり、モデルが「迷っている」箇所を特定し、そこに介入することで、より効果的にモデルを操ることができると考えられます。

事例：数学の問題解決

例えば、数学の問題解決において、LLMが計算の途中で複数の解法を検討している場合、その分岐点となるトークンに介入することで、特定の解法を選択させたり、誤った方向に進むのを防いだりすることができます。これにより、より正確な答えを導き出すことが可能になります。

倫理的な懸念と今後の展望

LLMの制御可能性を高めることは、同時に倫理的な懸念も生じさせます。悪意のある第三者が、LLMを特定の思想や偏った情報に基づいて操作し、プロパガンダや偽情報の拡散に利用する可能性も否定できません。そのため、LLMの制御技術の開発と並行して、その悪用を防ぐための対策を講じることが不可欠です。

AIの制御技術は、強力なツールであると同時に、倫理的な責任を伴うことを忘れてはなりません。

今後の研究では、より高度な介入手法の開発や、より正確な不確実性の推定、LLMの内部状態のより深い理解などが期待されます。これらの研究を通じて、LLMをより安全で信頼性の高いツールとして活用できるようになることが望まれます。

隠れ状態からの岐路予測：未来を覗く

前のセクションでは、LLMの隠れ状態に介入することで、モデルの生成を制御できる可能性を見てきました。しかし、そもそもLLMの内部状態は、その後の出力にどのような影響を与えるのでしょうか？このセクションでは、LLMの隠れ状態から、その後の出力分布を予測する試みについて解説します。これは、モデルが持つ「選ばなかった道」に関する情報を、その内部状態から読み解こうとする試みと言えるでしょう。

隠れ状態と出力分布：未来の関係を探る

Forking Paths Analysis (FPA) は、あるトークンで別のトークンをサンプリングした場合の出力変化を分析することで、LLMの不確実性を評価します。しかし、この手法は計算コストが高く、大規模な分析には不向きです。そこで、本論文では、LLMの隠れ状態が、その後の出力分布を予測する上で有用な情報を含んでいるという仮説を立てています。

もしこの仮説が正しければ、隠れ状態を分析することで、FPAのような計算コストの高い手法を使わずに、LLMの不確実性を効率的に推定できる可能性があります。さらに、隠れ状態は、モデルが持つ「選ばなかった道」に関する情報を含んでいるため、未来の行動を予測する手がかりとなるかもしれません。

岐路予測の手法：線形プローブで未来を覗く

本論文では、隠れ状態から出力分布を予測するために、線形プローブ (linear probe) という手法を用いています。線形プローブは、隠れ状態をインプットとし、出力分布を予測する線形モデルです。モデルの予測性能は、KLダイバージェンスという指標を用いて評価されます。KLダイバージェンスは、予測された出力分布と実際の出力分布との間の差異を測定するための指標です。

予測性能の評価：隠された情報の価値

実験の結果、隠れ状態から予測された出力分布は、ランダムな予測や多数派クラスの予測よりも優れていることが示されました。これは、隠れ状態が、モデルの将来の行動を予測するための手がかりとなる可能性を示唆しています。特に、モデルの中間層 (レイヤー6-10付近) の隠れ状態が、最も予測性能が高いことがわかりました。これは、モデルが推論を行う過程で、中間層に重要な情報が蓄積されることを示唆しています。

さらに、興味深い結果として、別のLLM (Gemma) の隠れ状態を用いて予測するよりも、元のLLM (Llama) の隠れ状態を用いた方が、予測性能が高いことがわかりました。これは、LLMの隠れ状態には、単なる言語的な情報だけでなく、モデル固有の意思決定プロセスに関する情報も含まれている可能性を示唆しています。

まとめ：隠れ状態は未来を語る

このセクションでは、LLMの隠れ状態からその後の出力分布を予測する試みについて解説しました。実験結果は、隠れ状態が、モデルの「選ばなかった道」に関する情報を含んでおり、未来の行動を予測する手がかりとなる可能性を示唆しています。これらの知見は、より効率的な不確実性推定や、モデルの意思決定プロセスの理解に役立つと考えられます。

結論：不確実性と制御の未来

本研究では、大規模言語モデル（LLM）の不確実性と制御可能性という、AI研究における重要な側面に新たな光を当てました。トークンレベルでの詳細な分析を通じて、LLMがテキストを生成する過程で「選ばなかった道」をどのように認識し、それが制御可能性にどう影響するかを明らかにしました。

特に、Forking Paths Analysisによる不確実性の評価と、隠れ状態への介入によるモデルの制御は、今後のAIシステムの開発において重要な意味を持ちます。これらの知見は、より安全で予測可能なAIシステムの構築に貢献するだけでなく、AIの意思決定プロセスを理解するための重要な一歩となります。

今後の展望としては、以下のような点が考えられます。