AI要約 本論文は大規模言語モデルの幾何学問題に対する内部表現の頑健性を測定する手法を提案する。問題文の意味を保った言い換えを与えた際に中間層の埋め込みがどの程度安定するかを分析し、LLMの推論の脆弱性を定量化する。

EN This paper proposes a method for measuring the robustness of internal representations in large language models when solving geometry problems, analyzing how embeddings shift under semantically equivalent rephrasings to quantify reasoning fragility.