38.SVRN_OS_L2_Induction Head Formation Laws Coordinate Database, Energy Scaling, and Independent Development

SVRN-OS DOI No.38 — Zenodo 제출 소개글제목: Induction Head Formation Laws: Coordinate Database, Energy Scaling, and Independent Development from Language Capability — Cross-Architecture Empirical Study Across 89 Models and 16 Architectural Families 시리즈 및 식별정보 필드 값시리즈 DOI 10.5281/zenodo.18325543본편 10.5281/zenodo.19647948이전 DOI DOI_37: 10.5281/zenodo.19638346특허 KR10-2026-0017941 | Biz 104-21-64790 Sovereign Lab 요약 본 논문은 SVRN-OS DOI No.38로, Cognitarch 시리즈의 여덟 번째 문서다. DOI_37이 n=87 기반 log(proxy) law LCK 확정·Fine-tuning Invariance·L0 Pioneer 12케이스를 보고한 데 이어, 본 문서는 89개 모델·16개 아키텍처 패밀리를 대상으로 7가지 확정 발견을 통합 보고하고, 시리즈 최초의 독립 자립형(stand-alone) 문서로 구성된다. (1) Pioneer Head 좌표 데이터베이스 완성 (Pythia 70M–2.8B): 전수 헤드 스캔 및 독립 A100 복제 확인. Pioneer Layer 비단조 리셋 패턴(Regime 1: L2→L3→L5 / Regime 2: L3→L4→L4) 및 1B 경계 최대 좌표 유일성(gap=0.430) 확정. (2) log-linear Proxy Scaling Law LCK: top5_energy = 0.6247 − 0.0737 × ln(L×H), R²=0.759, RMSE=0.037, n=71(포화 제외). 자연로그(ln) 기반, 선형 근사 대체 확정. (3) σc Attainment Hierarchy n=87 불변성 재확인: ANOVA F=1.27, p=0.373 → 아키텍처 단독 결정력 부재. (4) Training Data Determinism: 극단 도메인 사전학습 2쌍(GPT-2-xl/BioMedLM, Llama-2-7B/CodeLlama-7B) 좌표 이동 확정. (5) Fine-tuning Invariance: 4쌍 전원 ΔLayer=0 확인. internlm2_5-7b-chat 예외 1케이스 경계조건 등재. (6) IH 회로–언어 능력 독립 발달 (DOI_38 핵심 신규 발견): IH 수렴(step 512–1,000) 이후 HellaSwag·LAMBADA·WinoGrande 지속 상승. Regime 2(1B·2.8B) LAMBADA +0.581/+0.585 (×1,453 배율). T_awakening = 선행 구조 지표, 훈련 종료 기준 아님. (7) 포화 레짐 n=1 확정(BioMedLM) + bfloat16 오염 3케이스 float32 교정 등재. 핵심 기여 기여 1: Pioneer Head 좌표 데이터베이스 (Pythia 전 계열) — Layer 비단조 리셋·1B 경계 gap 최대값 확정. 공개 문헌 최초 [LCK] 기여 2: log(proxy) Scaling Law 확정판 통합 — n=71, R²=0.759, 16개 패밀리, 자연로그 명시. DOI_35·37 계열 법칙의 자립형 최종 기준서 [LCK] 기여 3: IH 회로–언어 능력 독립 발달 실증 — 2축 훈련 프레임워크(IH 회로 조기 수렴 / 언어 능력 지속 발달) 공개 문헌 최초 제시 [LCK] 기여 4: Fine-tuning Invariance 4쌍 확정 + 예외 경계조건 등재 — 극단 도메인 사전학습만 좌표 이동 유발 원칙 재확인 [PRED→LCK 경로] 기여 5: bfloat16 오염 교정 프로토콜 공식화 — RedPajama-3B·BLOOM-3b·Qwen2.5-3B float32 재측정값 등재, 포화 레짐 판정 필수 조건 명시 [LCK] 기여 6: 2축 훈련 모니터링 프레임워크 실용 제안 — T_awakening을 훈련 종료 기준이 아닌 언어 능력 발달 진입 선행 지표로 재정의 [PRED] GATE 상태 요약 항목 상태log(proxy) law n=71, R²=0.759, RMSE=0.037 LCKPioneer 좌표 DB (Pythia 70M–2.8B, Layer 기준) LCKσc Attainment Hierarchy n=87 불변성 LCKIH 회로–언어 능력 독립 발달 (Regime 1·2 경계 일치) LCKFine-tuning Invariance 4쌍 ΔLayer=0 LCKTraining Data Determinism 2쌍 양성 PRED (3쌍 시 LCK)bfloat16 오염 교정 3케이스 LCKL0 Pioneer 메커니즘 (OP-2) UNXT_awakening 배증 메커니즘 (OP-1) UNX포화 레짐 내부 에너지 재분배 메커니즘 (OP-3) UNX (현 프로토콜 부분 해결 가능)Architecture 단독 σc 결정 (ANOVA F=1.27, p=0.373) SHRED 인용 문헌 Olsson et al. (2022). In-context Learning and Induction Heads.조민수 DOI_31~DOI_37 (zenodo.19275540, 19278690, 19333479, 19509659, 19567327, 19605084, 19638346)Tigges et al. NeurIPS 2024 / Aoyama et al. NeurIPS Workshop 2025 / Musat et al. 2025 / Singh et al. 2024 / Yin et al. 2025 / Chen et al. 2026 주장하는 것 / 주장하지 않는 것 확인됨: log(proxy) law LCK: top5_energy = 0.6247 − 0.0737 × ln(L×H), n=71, R²=0.759Pioneer Head 좌표 비단조 리셋 패턴 (1B 경계 gap=0.430)IH 회로 수렴(step 512–1,000)과 언어 능력 발달의 구조적 독립성Regime 2(1B+) LAMBADA +0.581/+0.585 (수렴 이후)Fine-tuning·버전 업그레이드 4쌍 전원 ΔLayer=0극단 도메인 사전학습 2쌍 좌표 이동 양성bfloat16 오염 → float32 교정 3케이스 미확정(UNX 오픈): T_awakening 8레이어당 배증 메커니즘 (OP-1, 경사 흐름 분석 필요)L0 Pioneer 형성 원인 12케이스·8패밀리 (OP-2, 사전학습 코퍼스 실험 필요)포화 레짐 내부 에너지 재분배 메커니즘 (OP-3, 전층 에너지 분포 측정으로 부분 해결 가능)Training Data Determinism LCK 승격 (3번째 양성 쌍 미확보) 키워드 Induction Head · Pioneer Head · log(proxy) law · energy concentration · proxy scaling law · saturation regime · training data determinism · finetuning invariance · IH–language capability independence · two-axis training framework · T_awakening · coordinate database · cross-architecture · bfloat16 correction · mechanistic interpretability · SVRN-OS · KR10-2026-0017941 진실성 선언 본 문서는 SVRN-OS DOI No.38의 최종 기준서다. 7가지 확정 발견 전원 raw 측정(OBSERVED) 및 회귀분석(DERIVED) 기반, 증거 기반 초과 해석 없음. 특허 보호 범위 내. 인증: MDK_v5.3 | 조민수 (Phenotarch 창시자 · Sovereign Architect) | KR10-2026-0017941 | 2026-04-19 | sess:98 SHA-256: 3593997a89e5e73a1365a67c4943b04f8cab0c40816b3b7d8a6359cde289aac5