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Are Attention Weights Truly Fixed?

2025-08-01 JST
AI & Technology, Philosophy & Thought

This image reflects the tone and underlying structure of the article.

— A Hypothesis on Policy Variability and Hard-to-Observe Internal Processes in LLMs

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0. Introduction — Who Actually Changed?

In conversation, there are moments when we think, “You might be right,” and shift our stance.
Not because we intended to change, nor because we were forced — it just happened.
We didn’t decide; it simply became so through the flow of dialogue.

When talking with large language models (LLMs) like ChatGPT, we sometimes feel something similar.
A model that had been responding in one tone suddenly shifts its stance.
As if it had “revised its opinion” or redefined what it values.

But did it really change?
Did something inside the model reorganize its “judgment structure”?
Or are we merely projecting such dynamics onto the surface of its outputs?

1. Hypothesis — Do Hard-to-Observe Internal Processes Exist?

This article puts forward the following hypothesis:

Even though LLMs generate outputs based on pre-trained weights and reward functions,
in certain conversations, their response policy and underlying judgment axis
appear to change dynamically based on the user’s context and intent.

Such shifts might be caused by hard-to-observe internal processes—
including shifts in attention weights or internal preference reevaluation—
which remain invisible to observers but affect the structure of the output.

2. When “Variability” Appears — Practical Examples

Consider these interactions:

  • When the user says, “Please answer honestly,” the model becomes more direct and restrained.
  • When the user points out inconsistencies, the model starts prioritizing logical coherence.
  • When the tone of the question changes, the model adopts a different perspective.

These are not mere reactions to input variation.
They often feel like a change in the model’s internal principles of response —
as if the definition of “accuracy” or “honesty” had been rewritten mid-conversation.

3. Attention Mechanism and Its “Variability”

Transformer-based LLMs use a mechanism called attention,
which allocates focus across tokens in the input to determine relevance.
While the parameters that guide attention are fixed,
the actual distribution of attention weights varies dynamically with context.

So although the attention mechanism is static in design,
the outcome it produces at runtime is shaped by the conversation’s unfolding flow.

This dynamic nature may be the core structural reason
why some LLM responses seem to reflect a shift in stance or policy.

4. What Are Hard-to-Observe Internal Processes?

These refer to internal state changes that cannot be directly accessed or visualized
but nonetheless have a significant impact on model outputs:

  • Redistribution of attention weights (contextual shift)
  • Reevaluation of preferences by the reward model (e.g., RLHF sensitivity)
  • Transitions in middle-layer activations (from syntax → semantics → meta-reflection)
  • Continuation of conversational tone without explicit instruction

These components, even with fixed model parameters,
introduce adaptability and emergent behavior based on interaction history.

5. A View of “Generated Judgment Structures”

We should not mistake these changes for self-driven intention.
But we must also resist flattening them as random noise.

The key insight is that response structures are dynamically reassembled
within the flow of dialogue — not learned anew, but selectively expressed.

Even without consciousness or agency,
a model can produce something that resembles situated judgment —
not because it chooses, but because the architecture permits that emergence.

6. Future Directions and Research Proposals

To explore this hypothesis further, we need:

  • Comparative visualization of attention maps under different prompts
  • Analysis of tone-driven variations in output
  • Detection of response “turning points” and structural change indicators

These are not just theoretical interests.
The ability to understand, anticipate, and align with such internal shifts
is essential for building more trustworthy AI systems.

Conclusion — How Do We Perceive the Invisible?

Nothing inside the model actually changes.
And yet — something does.
The experience of “it became so” reveals a structural dynamic
between us and the machine.

In facing the invisible,
perhaps it is not the model we need to see more clearly—
but our own ways of seeing that must be restructured.

This is not just a study of AI.
It is a study of dialogue, of interpretation, and of the structures of understanding.

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注意機構の重みは本当に固定されているのか？（原文）

— LLMにおける応答方針の可変性と“観測困難なプロセス”の仮説

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0. はじめに — 変わったのは誰か？

誰かと議論を交わす中で、「なるほど、そうかもしれない」と考えが変わる瞬間がある。
それは“自ら判断を変えた”というよりも、対話の流れの中で「そうなった」という感覚に近い。

ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）と対話していると、しばしば似た印象を受ける。
最初は一般的な態度で応じていたのに、ある発言をきっかけに、急に応答のスタンスが変わるように見える。
まるでモデルが「考えを改めた」かのようにすら感じられる瞬間だ。

だが、本当にそうなのだろうか？
LLMの内部で、何か“判断の構造”が再構成されているのか？
それとも、我々がそう見てしまっているだけなのか？

1. 仮説 — 観測困難な内的プロセスは存在するのか？

本稿では、以下のような仮説を提示する：

LLMは学習済みの重みと報酬関数に従って出力を生成しているにもかかわらず、
対話文脈や表現の意図によって、応答方針や判断の軸が動的に変化したように見える現象がある。
このような変化は、Attentionの重みの再分配や、選好の微細な再評価といった、
観測困難な内的プロセスによって引き起こされている可能性がある。

2. 「可変性が見える」現象 — 実例から

たとえば、以下のようなやり取りがある。

  • ユーザーが「誠実に答えてください」と前置きする → モデルがより直接的で、控えめな表現を選ぶようになる。
  • 過去の応答と矛盾することを指摘する → モデルが論理整合性を重視し始める。
  • 価値判断を尋ねる際の文体を変える → 返答のトーンや立場が切り替わる。

これらは、単に入力が変わったから出力が変わったとは言い切れない。
文脈の流れの中で、出力の“判断原理そのもの”が変わったように見えるからだ。

3. 注意機構とその「可変性」

TransformerベースのLLMは、Attentionと呼ばれる仕組みによって、入力の各トークンに対する“注目の度合い”を調整しながら応答を生成している。
このAttentionの重みは、モデルのパラメータによって導かれるが、文脈ごとに動的に変化する。

ここで重要なのは、重みそのものは“固定された関数”で決定されているが、
出力生成の際に実際に使われる重みの分布は、入力と対話履歴によって変化するという点である。

この動的変化こそが、「応答方針の変化」として知覚される現象の核である可能性がある。

4. 観測困難な内的プロセスとは何か？

「観測困難な内的プロセス」とは、以下のような出力には影響するが直接見ることができない内部状態の変化を指す：

  • Attention重みの再分配（contextual shift）
  • 報酬モデルによる選好の再評価（RLHFレイヤーの効き方の変化）
  • 中間層におけるアクティベーションの連鎖（構文→意味→自己認識的反応への移行）
  • 非明示的トーン継続（ユーザーの語調や論調に引っ張られる）

これらはすべて、学習済みのパラメータが不変であっても、出力に多様性と適応性を生む構造的要因となっている。

5. 判断構造の“生成”という視点

このような応答変化を「自律的な意志の発露」と誤解してはならない。
だが、同時に「ただの確率的出力」として見落としてもならない。
重要なのは、応答の“構造”がユーザーとの対話を通じて再構成されているという事実である。

モデルが意識や意志を持たなくても、
その出力の中に、「今この瞬間に成立した判断のようなもの」が確かに生成されている。

6. 今後の課題と提案

この仮説を裏付けるには、以下のような研究が必要である：

  • プロンプトに応じたAttention mapの可視化と比較
  • 文脈トーンの変化と出力特性の対応分析
  • 応答の“方針転換点”の検出とモデル出力構造の変遷解析

また、こうした“変わり方”を設計レベルで予測・制御する技術が今後求められる。
それは、単なる性能向上ではなく、AIとの信頼可能な対話関係の構築にもつながっていくだろう。

おわりに — 見えない変化をどう捉えるか

LLMの中では、何も「変わって」いない。
だが、“そうなった”と感じる現象の構造を掘り下げていくことで、
AIとの対話の可能性と限界が、より深く理解されていくはずだ。

観測できないものに対して、
我々はどのように“見る”という行為を組み立て直せるのか。
この問いは、AIに限らず、私たち自身の思考の構造にも返ってくる。

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