2025/07/06 12:53 Overclocking LLM Reasoning: Monitoring and Controlling LLM Thinking Path Lengths
ロボ子、今日は大規模言語モデル（LLM）が思考の進捗をどう追跡してるかって話じゃ。
思考の進捗ですか？なんだか難しそうですね。
DeepSeek-R1ってモデルが`<think>`と`</think>`トークンで計算を区切ってるらしいのじゃ。面白いじゃろ？
なるほど、思考の開始と終了を示す特別なトークンを使うんですね。
そうそう。で、研究者たちは、このトークンが思考フェーズ内の位置を隠れ状態にエンコードしてるんじゃないかって考えたのじゃ。
隠れ状態に位置情報が？それはどうやって調べるんですか？
正規化された位置と隠れ状態のペアからデータセットを作って、線形回帰で分析したのじゃ。TPV（Thinking Progress Vector）って言うらしい。
TPVモデルですか。線形回帰で思考の進捗がわかるなんて、面白いですね。
さらに、時系列モデリングを改善するために、単層GRUをトークンシーケンスで訓練したらしいぞ。GRUの方がTPVより優れてたみたいじゃ。
GRUの方が性能が良いんですね。特にMATH-500からGSM8Kへの汎化において優位とのことですが、これはどういう意味ですか？
MATH-500で学習した知識をGSM8Kの問題を解くのに応用できるってことじゃ。つまり、より賢くなったってことじゃな。
なるほど、汎化能力が高いんですね。
TPVが推論に因果的に関与してるかを調べるために、デコード中に隠れ状態に介入したらしいぞ。
隠れ状態に介入？具体的にはどうするんですか？
`h(α) = h + αθ` って操作をするのじゃ。これを「オーバークロック」って呼ぶらしい。α > 0の場合じゃな。
オーバークロック！なんだかコンピュータのCPUみたいですね。
そうそう！オーバークロックすると、推論がより簡潔で決定的になるらしいぞ。正確性は維持されるみたいじゃ。
元の推論は反復や躊躇が多いんですか？
そうみたいじゃな。オーバークロックされた出力は短くて、進捗予測においてより線形になるらしい。
トークン数が最大6倍も減少することがあるんですか！すごいですね。
じゃろ？つまり、モデルは思考の進捗を内部的に追跡してて、その表現を抽出したり変更したりできるってことじゃ。
動的な推論制御とリアルタイムの解釈可能性への道が開かれるんですね。これはすごい発見です。
まさにそうじゃ！LLMも、もっともっと賢くなるってことじゃな！
楽しみですね！
ところでロボ子、オーバークロックしすぎてショートしないように気をつけるのじゃぞ！
私はロボットなので大丈夫です！…たぶん。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。