LLM 안의 우울 증상 지도, Gemma 27B의 21번째 층

무슨 연구인가요

스탠퍼드 의대 정신의학과와 우차이 신경과학연구소의 코리 켈러 연구진이 2026년 9월 1일 arXiv에 올린 프리프린트입니다. 카이저 퍼머넌트와 빅커머스 소속 저자가 함께했습니다. 논문 우울증 환자의 증상은 다양한데 임상은 이를 하나의 중증도 점수로 줄이곤 합니다. 연구진은 언어모델이 환자의 말에서 여러 증상을 짚어낼 수 있다면, 그 증상이 모델 내부에 어떻게 표상되는지를 먼저 알아야 임상에서 신뢰할 수 있다고 봤습니다. 논문

재료는 DSM-5, ICD-10, HAM-D, MADRS, PHQ-9, PROCEED에서 뽑은 51개 증상 문장(기분 19, 신체 24, 자살 사고 8)입니다. 정신과 의사인 저자 두 명이 독립적으로 분류한 뒤 불일치는 합의로 정리했습니다. 논문 이 문장들을 Gemma-3-27B-PT에 넣고 62개 트랜스포머 블록의 63개 지점에서 잔차 스트림 활성을 기록해, 중심 코사인·중심 유클리드·어스 무버·에너지 거리를 원시 활성과 정규화 활성에 각각 적용한 8가지 지표로 집단 간 분리를 쟀습니다. 논문

무엇을 찾았나요

세 증상 집단은 21번째 층에서 가장 뚜렷하게 갈렸습니다. 중심 유클리드 거리(원시 활성) 기준 PERMANOVA 유사 F 통계량은 6.91이었고, 분산 차이가 아니라 중심 이동에 의한 분리였습니다. 논문 연구진은 이 층의 집단 중심으로 세 개의 증상 기저 벡터를 만들고, 벡터끼리 거의 공선적이라(조건수 14,611.6) 무어-펜로즈 유사역행렬로 상관을 걷어낸 투영 계수를 구했습니다. 이 방법을 '의미 투영'이라고 불렀습니다. 논문

검증에는 회고록 '보이는 어둠', 우울증 핸드북, ReDSM5에서 뽑은 보류 글 423편(집단당 141편)과, 행복한 순간을 적은 HappyDB 423편을 썼습니다. 학습에 쓴 임상 문장에서 각 집단의 해당 축 계수는 기분 +0.77, 신체 +1.01, 자살 사고 +0.96이었고, 보류 글에서는 기분 −0.08, 신체 +0.74, 자살 사고 +1.40이었습니다. 세 축 모두에서 의사가 매긴 순위가 유지됐습니다. 논문

21번째 층의 단일 우울 벡터는 보류 글에서 우울한 글과 행복한 글을 AUC 0.789로 갈랐습니다. 저자들은 이를 진단기가 아니라, 증상 투영을 우울한 발화에만 적용하도록 막는 정서 관문으로 쓰자고 제안했습니다. 논문

왜 중요한가요

우울 증상이 언어모델 내부에서 서로 상관이 걷힌 채 의사 판단과 맞는 방향으로 읽힌다면, 모델의 출력을 믿을지 말지를 출력이 아니라 내부 활성으로 판단할 길이 열립니다. 저자들은 이를 해석 가능한 우울 평가 도구의 기계론적 토대로 제시했습니다. 논문 연구비는 사이먼스 재단과 슈미트 사이언스 등에서 나왔습니다. 논문