物語性は大規模言語モデルの長文脈記憶を安定化させるか？

大規模言語モデル（LLM）は長文脈からの情報想起が不安定である一方，人間は出来事を構造化して記憶することで頑健な想起を行う．本研究では，出来事を一貫したエピソードとして組織化する性質である物語性に注目し，その程度がLLMの記憶の頑健性に与える影響を検証する．我々は，イベント構造を制御した高物語性・低物語性文章からなるデータセットを構築し，複数の干渉条件下で想起タスクを評価した．その結果，物語性は想起精度を一様に向上させないが，意味的に競合する干渉の下での性能劣化を緩和することが明らかになった．さらに内部表現の分析から，高物語性文脈においてAttentionが表層的手がかりへの過剰集中を避け，出来事間の関係構造に基づいた情報アクセスが維持されることが示唆された．本研究は，談話レベルの構造が長文脈下におけるLLMの記憶挙動に重要な役割を果たすことを示す．