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大規模言語モデルが人間と同じ作業記憶の干渉を示す現象が明らかに

arXiv cs.LG2026年4月14日1分で読める
大規模言語モデルが人間と同じ作業記憶の干渉を示す現象が明らかに

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3つのポイント

  1. LLMは注意機構を通じて完全な文脈にアクセス可能にもかかわらず、人間と同様の作業記憶の制限を示している

  2. 2層トランスフォーマーは作業記憶タスクを完璧に解くことができるが、事前学習済みのLLMは継続して制限を展示する

  3. メモリ負荷の増加に伴いパフォーマンスが低下し、最近性と刺激統計による偏りが観察されるなど、人間と同じ干渉シグネチャが再現されている

  4. モデル全体において、より強い作業記憶容量はより広い能力と相関関係がある

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