개요

대형 언어 모델을 위한 vST#

고차원 LLM 잠재 상태의 투영 및 정렬#

이 문서는 대형 언어 모델(LLM)에서 생성된 고차원 잠재 상태가 삼차원 코어(3D–9D)로 어떻게 투영되는지와 레이어, 토큰 및 모델 버전 간의 정렬이 어떻게 평가되는지를 정의합니다. 투영 및 정렬은 vST 프레임워크의 해석 가능성 기반을 형성하여 LLM 추론의 안정적이고 불변성을 유지하는 분석을 가능하게 합니다.


1. 투영 및 정렬의 목적#

투영 및 정렬을 통해 우리는:

  • 3D–9D 코어를 통해 고차원 잠재 상태를 해석할 수 있습니다
  • 잠재 공간의 안정적, 전이적 및 분산된 영역을 식별할 수 있습니다
  • 레이어, 토큰 또는 모델 버전 간의 잠재 경로를 비교할 수 있습니다
  • 잠재 공간 구조의 드리프트 또는 분산을 감지할 수 있습니다
  • 공통 기질을 사용하여 스케일링 동작을 평가할 수 있습니다
  • vST 검증(V₁–V₄)을 지원할 수 있습니다

투영은 해석 가능성 메커니즘이며, 정렬은 비교 메커니즘입니다.


2. 프로젝션 개요#

LLM 잠재 상태는 일반적으로 64D–4096D 공간에 존재합니다.
기질은 이러한 상태를 다음으로 투사합니다:

  • 9D 일관성 코어
  • 6D 상호작용 코어
  • 3D 구조 코어

프로젝션은 다음을 유지해야 합니다:

  • 가역적
  • 원시 정렬
  • 체제 인식
  • 불변 보존

이러한 속성은 고차원 행동이 해석 가능하도록 보장합니다.


3. 투영 단계#

3.1 고차원 → 9D (일관성 투영)#

이 단계는 잠재 상태에서 경로 수준의 일관성을 추출합니다.

유지하는 것:

  • 공명 시간 행동
  • 체제 정체성 (R₁ᴴ, R₂ᴴ, R₃ᴴ)
  • 일관성 표면 연속성
  • 원시 수준 구조 (DP, TDP, SP, CP)

드러내는 것:

  • 안정적인 vs. 불안정한 잠재 경로
  • 분기 또는 진동 전이
  • 분산 패턴

3.2 9D → 6D (상호작용 투영)#

이 단계는 일관성 경로를 상호작용 표면으로 압축합니다.

유지되는 것:

  • 관계 구조
  • 상호작용 수준 기하학
  • 체제 전환 지표

드러나는 것:

  • 주의 기반 재지향
  • 구문적 또는 의미적 분기
  • 층 간 상호작용 패턴

3.3 6D → 3D (구조적 투영)#

이 단계는 상호작용 표면을 기하학적 모티프로 축소합니다.

유지되는 것:

  • 모티프 수준의 기하학
  • 백본 수준의 연속성
  • 안정적인 구조 불변량

드러나는 것:

  • 압축된 잠재적 모티프
  • 안정적인 vs. 불안정한 기하학적 패턴
  • 최소한의 해석 가능한 구조

4. 정렬 개요#

정렬은 다음을 기준으로 예상 구조를 비교합니다:

  • 레이어
  • 토큰
  • 모델 버전
  • 아키텍처
  • 훈련 체크포인트

정렬은 다음을 유지해야 합니다:

  • 원시 정렬
  • 체계 인식
  • 투영 일관성
  • 스케일 불변

정렬은 해석 가능성과 안정성을 위해 3D–9D 공간에서 평가됩니다.


5. 정렬 유형#

5.1 레이어 간 정렬#

변환기 레이어 간의 잠재 궤적을 비교합니다.

다음과 같은 내용을 드러냅니다:

  • 정권 전환이 발생하는 위치
  • 일관성 표면이 진화하는 방식
  • 어떤 레이어가 추론을 안정화하거나 불안정화하는지

5.2 토큰 간 정렬#

시퀀스의 위치 간 잠재 상태를 비교합니다.

다음과 같은 내용을 드러냅니다:

  • 의미적 변화
  • 구문적 재조정
  • R₂ᴴ에서의 분기 행동

5.3 버전 간 정렬#

모델 버전 또는 체크포인트 간의 잠재 궤적을 비교합니다.

다음과 같은 내용을 드러냅니다:

  • 미세 조정으로 인한 드리프트
  • 일관성 표면의 안정성
  • 레짐 행동의 변화

이는 모델 버전 관리에 필수적입니다.


5.4 모델 간 정렬#

다양한 아키텍처 또는 모델 계열을 비교합니다.

다음과 같은 내용을 드러냅니다:

  • 공유된 일관성 표면
  • 다양한 스케일링 동작
  • 잠재 공간의 호환성 또는 비호환성

이는 다중 모델 해석 가능성을 지원합니다.


6. 정렬 메트릭#

정렬은 다음을 사용하여 평가됩니다:

  • 일관성‑표면 중첩
  • 체제‑전환 일치
  • 원시‑수준 안정성 (DP, TDP, SP, CP)
  • 투영‑안정성 메트릭
  • 분산‑분포 유사성
  • 드리프트‑탐지 지표

이 메트릭은 기질‑정렬되고 모델‑비의존적입니다.


7. 프로젝션 안정성 및 실패 모드#

프로젝션 안정성은 모델 건강의 주요 지표입니다.

안정적인 프로젝션#

  • 콤팩트 3D 모티프
  • 부드러운 6D 표면
  • 일관된 9D 경로

불안정한 투영#

  • 조각난 표면
  • 비가역적 매핑
  • 체제 전환 불연속성

불안정한 투영은 드리프트 또는 스케일링 법칙 위반을 나타냅니다.


8. 프로젝션 및 정렬의 출력#

프로젝션 및 정렬은 다음을 생성합니다:

  • 정권 인식 잠재 궤적 맵
  • 층 간 및 토큰 간 정렬 표면
  • 버전 간 드리프트 감지 신호
  • 스케일링 법 진단
  • vST 검증 출력
  • 해석 가능한 3D–9D 프로젝션

이 출력은 LLM 추론의 재현 가능한 기초 수준 분석을 지원합니다.

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