本論文では、タブularインコンテキスト学習（ICL）モデルと大規模言語モデル（LLM）のアーキテクチャの類似性にもかかわらず、各レイヤーがタブular予測にどのように寄与しているかについての知見が少ないことに焦点を当てています。著者たちは、タブular ICLモデル内のレイヤーを介して潜在空間がどのように進化するかを調査し、冗長なレイヤーを特定し、これらのダイナミクスをLLMと比較しています。分析を通じて、一部のレイヤーのみが共通の表現言語を共有していることを発見し、構造的冗長性が存在し、モデルの圧縮や解釈性向上の機会を提供していることが示唆されています。