Sebuah prapublikasi baru menganalisis dinamika keadaan tersembunyi dalam delapan model Transformer kecil terbuka yang diinstrumentasi secara lokal untuk menentukan apakah representasi internal mengikuti urutan terstruktur selama inferensi. Studi ini membedakan antara perubahan yang terjadi sepanjang kedalaman model dan yang berkembang seiring waktu generasi autoregresif.

  • Urutan lokal sepanjang kedalaman model jauh lebih terstruktur daripada permutasi acak (p = 0,00019996) dan konsisten dalam semua pemeriksaan leave-one-model-out.
  • Profil kedalaman lintas model menunjukkan koherensi tinggi dengan korelasi rata-rata sekitar r = 0,789.
  • Peristiwa berlabel fungsional secara statistik terkait dengan kedalaman lapisan ternormalisasi (p = 0,0024).
  • Pola temporal umum yang sebelumnya diamati gagal direplikasi dalam panel yang diperluas, bertahan pada 0/8 pemeriksaan leave-one-model-out.
  • Model dengan hasil fungsional serupa atau dari keluarga arsitektur yang sama tidak menunjukkan kesamaan struktural yang signifikan.

Hasil ini menunjukkan bahwa inferensi Transformer mengandung struktur yang dapat direproduksi sepanjang kedalaman, sambil tetap sangat kondisional dalam waktu dan perilaku, menantang gagasan dinamika temporal universal.