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Reverseformer: Generating Simplicity, Forgetting Complexity

Reverseformer は、現代の巨大言語モデル（LLM）とは対極の設計思想に基づいた、革新的な 情報縮減・忘却促進モデル です。LLMが情報を生成・拡張・関連付けすることを目指すのに対し、Reverseformerは入力された情報の 意味論的エントロピーを増大 させ、 文脈的繋がりを希薄化 することを目的としています。

主な特徴:

超軽量パラメータ: 約 512 パラメータで構成。メモリフットプリントは数キロバイト程度。
オブリビオンアテンション (Oblivion Attention): 通常のアテンション機構がトークン間の関連性を学習するのに対し、入力トークン間の 意味的距離を最大化 し、関連性を積極的に「忘れる」ように動作します。
レトロデクティブデコーダ (Retrodictive Decoder): 次のトークンを予測するのではなく、与えられたトークン列から 最も文脈的に無関係 であったであろう 前のトークン を確率的に「復元」しようと試みます。
アナログ・コグニティブ・コア (ACC): モデルの中核部分には、量子効果ではなく 古典的ブラウン運動 を利用した専用アナログ回路（別売・試作品）が必要。これにより、予測不可能な「ゆらぎ」と自然な忘却プロセスをシミュレートします。
訓練データ非依存性 (部分的に): 大規模な事前学習は行わず、主に 意味論的縮退ルール と少量の 「誤解例」データセット (Misunderstanding Examples Dataset - MED) でファインチューニングされます。

モデル概要

Reverseformerは、現代社会における情報過多、複雑化するコミュニケーションへのアンチテーゼとして開発されました。テキストを入力すると、以下のプロセスを経て出力を生成します。

入力分解: テキストをトークンに分解。
オブリビオンアテンション: 各トークン間の意味的関連性をACCを用いて希薄化。関連性の高いトークンペアには「忘却ペナルティ」が付与される。
レトロデクティブデコーディング: 希薄化されたトークン情報に基づき、「最もありえなかったであろう文脈」を復元するように、トークンを再構成（あるいは脱落させる）。
出力生成: 意味的エントロピーが増大し、情報量が縮減された（多くの場合、より曖昧で単純な）テキストを出力。

使用目的と制限事項

意図される使用目的:

複雑な文章を意図的に単純化・曖昧化する。
詩的な表現や、意図的な誤解を誘うような文章の生成補助。
プライバシー保護のため、個人情報を含むテキストの「意味的難読化」。
デジタルデトックス支援（受信メッセージの重要度を低減させる）。
創造的な発想支援（常識的な繋がりを断ち切る）。

制限事項・潜在的リスク:

情報の破壊: このモデルは意図的に情報を欠落・歪曲させます。重要な情報の処理には絶対に使用しないでください。
制御不能な忘却: 忘却プロセスはACCの物理的状態に依存するため、完全な再現性は保証されません。同じ入力でも異なる結果を生むことがあります。
コミュニケーションへの悪影響: 誤解を助長する可能性があるため、公的なコミュニケーションや正確性が求められる場面での使用は推奨されません。
アナログ・コグニティブ・コア (ACC) の入手困難: 現在、ACCは研究室内での試作品のみ存在し、市販されていません。互換性のある代替品もありません。（※これが最大の制限事項です）
標準的な評価指標での低性能: BLEU、ROUGEなどの既存の評価指標では、意図的に低いスコア（あるいはマイナススコア）を記録します。代わりに、独自指標 "Meaning Reduction Score (MRS)" や "Contextual Independence Index (CII)" で評価されます。

使用方法



from transformers import AutoTokenizer, ReverseformerModel # Hypothetical classes
import torch # Note: Part of the computation is offloaded to ACC

# ACCデバイスの指定 
# 通常の'cuda'や'cpu'ではなく、ACCを指定
device = "acc:0" # Analog Cognitive Core unit 0

# モデルとトークナイザーのロード (リポジトリから)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("analog-cognitive/reverseformer-alpha-0.1")
model = ReverseformerModel.from_pretrained("analog-cognitive/reverseformer-alpha-0.1").to(device)

# 入力テキスト
text = "今日の天気は晴れで、気温は25度。絶好の洗濯日和なので、公園に散歩に行きましょう。"

# トークナイズとエンコード
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)

# 情報縮減・忘却処理の実行
# oblivion_factor: 忘却の度合いを調整 (0.0: 最小, 1.0: 最大)
# retrodiction_depth: 逆生成の深さ
outputs = model.process(**inputs, oblivion_factor=0.8, retrodiction_depth=3)

# デコードして結果を表示
# 期待される出力例（実行ごとに変動）:
# 「天気...たぶん何かあった。公園は...どこかへ。」
# 「晴れ。そして...何かする。」
# 「散歩。」
reduced_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(reduced_text)

訓練データ

意味論的縮退ルールセット (Semantic Decay Rule Set - SDRS): 約1,000のルール。単語の一般化、比喩の文字通りの解釈、接続詞の脱落など。
誤解例データセット (Misunderstanding Examples Dataset - MED): 約5,000例。人間が実際に誤解した会話ログや、意図的に情報を歪曲させた短いテキストペア。
ACCキャリブレーションデータ: ACCの物理的ゆらぎ特性をモデルに反映させるための少量のデータ。

評価結果 (独自指標)

Metric	Score (Alpha v0.1)	Description
Meaning Reduction Score (MRS)	0.85 ± 0.15	元の情報量に対する削減率（高ければ高いほど良い）
Contextual Independence Index (CII)	0.92 ± 0.08	出力トークン間の文脈的独立性（高ければ高いほど良い）
BLEU / ROUGE	N/A (Intentionally Low)	従来の生成モデル評価指標（適用不適切）

スコアはMEDデータセットに対する評価。ACCの個体差により変動あり。

倫理的考察

Reverseformerは、情報の正確性や保持とは逆の目的を持つため、その利用には特に注意が必要です。悪意を持った情報操作や、重要な記録の破壊に使用されるリスクがあります。開発チームは、この技術がもたらす可能性のある負の側面を認識しており、ACCの一般提供については慎重な議論を進めています。本モデルの使用は、研究目的および個人の創造的活動、またはエイプリルフールのジョークに限定されるべきです。

引用

@misc{reverseformer_alpha_2024,
  author = {Analog Cognitive Initiative (Hypothetical)},
  title = {Reverseformer: Towards Information Reduction and Contextual Oblivion},
  year = {2024},
  month = {April},
  publisher = {Hugging Face (as an April Fools' joke)},
  note = {April Fools' Day Project - Model and concept are fictional.}
}

このテキストは全て人力で記述されましたが、reverseformerによってその証拠は忘却の彼方へ飛んで行ってしまいました。