TL;DR

本研究では、深層Transformer内部の状態変化を観測し、その安定性評価結果を用いて推論計算量を制御する内部状態フィードバック制御を実現しました。

主な発見・実証結果：

発見1：Transformer内部状態は制御可能な状態量として扱える — 層間の内部状態変化を観測し、状態評価結果を演算制御へフィードバックする閉ループ制御を構築できることを実証した
発見2：深層Transformer内部には「見かけの収束」と「真の収束」が存在する — 中間層間の内部状態類似度が高い値を維持していても、後続層で表現変化が再び増大する現象を確認した
発見3：単一時点の状態評価では安全な停止判断はできない — 厳格な条件判定でも、非再帰型Transformerでは大幅な性能劣化を伴う誤停止が発生した
発見4：履歴型安定性評価により「一時停滞」と「真の収束」を識別できる — 過去複数段階の内部状態変化を解析し、状態変化の継続性と異常兆候を評価する機構により安全停止判定を実現した
実証1：非再帰型Transformer（GPT-2）における誤停止を防止 — 単一時点判定では発生した大幅な性能劣化を、履歴型安定性評価により本評価条件で回避した
実証2：再帰型Transformer（BathysRDT, 722M）で適応的深度制御を達成 — CE差+0.005の性能維持条件で約8.3%の計算削減を実現した
発見5：Transformer内部状態には3種類の収束パターンが存在する — 高速収束型・遅延収束型・深層不安定型を推論時に自動識別できることを確認した
実証3：学習済みモデルへの追加学習なしで適用可能 — 内部状態観測に基づく制御方式として、既存モデルのパラメータ変更なしに適用可能性を示した

閉ループ制御の完成

BathysRDTの出発点は単純でした。「パラメータを増やさず、計算深度だけを制御できないか」。

Gate Decayで内部計算を制御し（006）、制御因子を分離・検証し（008）、Ghost Detectionで内部状態の収束を観測し（009）、観測情報を蒸留制御に利用しました（010）。

しかし制御ループは開いたままでした。観測した内部状態を、推論制御に戻していなかったからです。

ALTH-011で履歴型安定性評価を導入したことで、観測→状態評価→制御→再観測という閉ループが完成しました。AIをブラックボックスとして扱うのではなく、内部状態を観測しながら計算深度を調整する制御対象として扱う ── それが内部状態フィードバック制御です。

発見：「高い類似度」は「収束」ではなかった

深層ニューラルネットワークの計算量削減は重要な課題です。代表的な手法であるEarly Exitは、中間層の出力がほとんど変化しなくなった時点で後続の計算を省略します。

直感的には合理的に見えます。しかし、この判断には致命的な盲点があります。

「今この瞬間変化していない」ことと「今後も変化しない」ことは、まったく別の問題です。

本研究では、非再帰型Transformer（GPT-2）の内部状態を層ごとに観測し、中間層で高い類似度を維持する領域が存在する一方、後続層で表現変化が再び増大する現象を確認しました。

中間層の高い類似度は「収束」ではなく、残差接続による構造的な「一時停滞」でした。単一時点の内部状態評価では、この一時停滞と真の収束を区別できません。

履歴型安定性評価

この問題に対し、複数の内部状態指標を組み合わせ、単一時点の判断ではなく状態推移に基づいて制御判断を行う履歴型安定性評価機構を実装しました。

過去複数段階の内部状態変化を解析し、状態変化の継続性と異常兆候を評価します。

核心は単純です。「変化がない」ではなく「安定して変化がない」ことを確認してから止める。

既存技術との差異

手法	観測対象	判断基準	制御構造
Early Exit	中間層の出力確率分布	出力信頼度が閾値以上	開ループ（一度の判断で停止）
Adaptive Computation Time (ACT)	halting probability（学習された停止確率）	累積停止確率が閾値超過	開ループ（学習時に停止を学習）
Layer Skipping	なし（事前定義）	固定ルール	開ループ（入力非依存）
内部状態フィードバック制御（本研究）	内部状態ベクトルの時間発展	複数時点の状態安定性	閉ループ（観測→評価→制御→再観測）

従来手法との根本的な違いは2つあります。

第一に、観測対象が異なります。 Early Exitは出力分布（出口の品質）を見ます。ACTは学習された停止確率を見ます。本手法は内部状態ベクトルそのものの時間発展を見ます。出力に現れない内部表現の変化を捉えるため、「出力は安定しているが内部ではまだ変換が進行中」という状態を検出できます。

第二に、制御構造が異なります。 従来手法は一度の評価で停止を決定する開ループ構造です。本手法は各層の処理後に内部状態を再観測し、安定性を再評価する閉ループ構造です。これにより、「前の層では安定に見えたが、この層で不安定化した」という状況に対応できます。

Early Exitは出口を見る。内部状態フィードバック制御は内部状態の時間発展を見る。

実証：GPT-2とBathysRDT

非再帰型Transformer（GPT-2）

GPT-2（12層、124M）に対し、単一時点判定と履歴型判定を適用した結果：

判定方式	誤停止	性能影響
単一時点判定	発生	大幅な劣化
履歴型安定性評価	本評価条件で観測されず	性能維持

単一時点判定では、中間層の一時停滞を収束と誤認し、後続層の表現変化を含む計算を不適切に省略しました。履歴型安定性評価では、過去複数段階の状態推移を確認することで誤停止を回避しました。

再帰型Transformer（BathysRDT）

BathysRDT（722M、12回再帰）を3つの学習シードで訓練し、履歴型安定性評価による制御を適用しました。

モデルタイプ	動作	性能影響
高速収束型	約8.3%の計算削減	CE差+0.005
遅延収束型	より深い深度で計算削減	CE差+0.044
深層不安定型	全層実行（停止せず）	CE差±0

重要なのは、深層不安定型モデルに対して安全側に制御が働いた点です。内部状態の不安定性を検出し、停止判定を出さず全層を実行しました。

発見：3種類の内部状態パターン

3つの学習シードから、質的に異なる3種類の収束パターンが観測されました。

高速収束型 — 深度が増すにつれて内部状態の変化量が単調に減少。早期の段階で安定収束に到達する。

遅延収束型 — 収束が遅れるが最終的に安定状態に到達する。より深い深度での計算削減が可能。

深層不安定型 — 中間層で一時的に状態変化が小さくなるが、深層で再び変化が増大する。停止判定を出さず全層を実行することが安全。

これらの分類は推論時に自動的に判定され、事前のモデル分析を必要としません。

初期状態依存性の排除

再帰型ネットワークでは初期状態をランダムに生成します。上記の3タイプの違いが初期状態の乱数に依存する可能性を排除するため、固定初期状態での検証を行いました。結果、ランダム初期状態と固定初期状態での差は実質的にゼロでした。3タイプの差はモデルの内部ダイナミクスに固有の性質です。

発明概念と実装例の階層

本記事で報告した技術は、以下の階層構造を持ちます。

上位概念（内部状態フィードバック制御）： Transformer内部の状態変化を観測し、その安定性評価結果を用いて推論時の演算深度を動的に制御する閉ループ制御方式。

実装例1（履歴型安定性評価）： 過去複数段階の内部状態変化を解析し、状態変化の継続性と異常兆候を評価して停止を許可する安全性評価手法。評価指標や閾値の選定は実施形態に応じて設計される。

実装例2（GPT-2検証）： HuggingFace GPT-2（124M）に適用し、従来型単一時点判定では発生した誤停止を、履歴型安定性評価により回避できることを確認しました。

実装例3（BathysRDT適応的深度制御）： 学習済みモデルの内部状態に応じて、入力ごとに必要な計算深度を変更する動的推論制御を実証しました。

技術的位置づけ

従来のAI高速化技術は、モデル圧縮、量子化、蒸留、Early Exitのように、主にモデル構造または出力品質を対象としてきました。

本研究は異なる方向から、AI内部状態そのものを観測し、計算資源配分を制御する内部状態制御層を提案します。これは既存Transformerを置換するものではなく、推論制御層として追加可能なアーキテクチャです。

共同研究への展開可能性

本技術は、Transformerモデル本体の再学習を必須とせず、推論制御層として追加可能なアーキテクチャであり、以下への展開が期待されます。

大規模LLM推論コスト削減 — GPU計算量削減、推論レイテンシ低減、エネルギー消費削減。内部状態が安定収束した入力に対しては後続演算を省略し、必要な入力には全層を実行する適応的制御により、バッチ全体の計算効率を改善できます。

エッジAIへの展開 — 限られた計算資源でのLLM利用、ローカルAI推論、組込みAI。履歴型安定性評価は追加パラメータが極めて少なく、推論時のオーバーヘッドが小さいため、リソース制約環境に適しています。

AI安全制御 — 内部状態監視、異常状態検出、推論停止判断。深層不安定型モデルの自動検出（全層実行への安全側フォールバック）は、AI推論の信頼性保証への応用が考えられます。

BathysRDTシリーズの位置づけ

本記事は、BathysRDTプロジェクトが「内部状態フィードバック制御」へ到達するまでの最終報告です。

記事	テーマ	役割
006	Gate Decay設計思想	内部計算を制御する
008	4条件アブレーション	制御要因を分離する
009	Ghost Detection	内部状態を観測する
010	知識蒸留制御	観測情報を利用する
011（本記事）	内部状態フィードバック制御	安全性を評価し、計算を制御する

006で制御し、009で観測し、011で安全性を評価して制御ループを閉じた。BathysRDTは、内部状態の収束を観測するだけではなく、その観測結果を推論制御へフィードバックする段階へ到達しました。

再現環境

項目	値
GPU	NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM)
OS	Windows 11 + WSL2 (Ubuntu 24.04)
Python	3.10 + PyTorch 2.6.0 (CUDA 12.4)
BathysRDT	722M、12回再帰、3 seed
GPT-2	HuggingFace gpt2（12層、124M）

まとめ

開ループから閉ループへ：AI内部状態を制御可能な状態量として扱い、安全性評価を介して計算深度を制御する閉ループ制御を実証した
「見かけの収束」の発見：中間層の高い内部状態類似度は一時停滞であり、後続層で表現変化が再び増大しうる
履歴型安定性評価：過去複数段階の状態推移に基づく安全停止判定により、本評価条件で非再帰型Transformerの誤停止を防止
適応的深度制御：再帰型TransformerでCE差+0.005の性能維持条件で約8.3%の計算削減を達成
3種類の収束パターン：高速収束→早期停止、遅延収束→遅い停止、深層不安定→停止しない。推論時に自動識別
追加学習不要：内部状態観測に基づく制御であり、学習済みモデルのパラメータ変更なしに適用可能性を示した

8.3%の計算削減は、内部状態を安全に制御できることを発見した結果として得られた成果です。ALTH-011の本質はこの数値ではなく、AI推論を固定的な計算グラフとして扱う従来方式から、内部状態を観測しながら計算資源を自己調整する制御対象として扱う方式へ拡張した点にあります。

本研究はAletheon Researchによる独立研究です。適応的演算深度制御の手法については特許出願済みです。
実験環境: RTX 3090 / BathysRDT 722M + GPT-2 124M