Unraveling the cognitive patterns of Large Language Models through module communities

📄 arXiv: 2508.18192v1 📥 PDF

作者: Kushal Raj Bhandari, Pin-Yu Chen, Jianxi Gao

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-25

💡 一句话要点

提出基于模块社区的框架以揭示大型语言模型的认知模式

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 认知模式 模块社区 网络分析 生物学认知 技能获取 动态交互 神经可塑性

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型的内部机制复杂，难以理解其认知过程和架构，限制了其进一步应用和优化。
  2. 本文提出了一种网络基础框架，结合生物学认知原理，分析LLM的模块社区及其技能分布，揭示其认知模式。
  3. 研究结果显示，LLMs的技能获取受益于动态交互和神经可塑性，提供了新的微调策略建议，提升了模型的可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在科学、工程和社会等领域取得了显著进展，然而其内部机制仍然隐藏在数十亿个参数和复杂结构中，难以理解。本文通过借鉴生物学中的认知理解方法，提出了一种网络基础框架，将认知技能、LLM架构和数据集联系起来，推动了基础模型分析的范式转变。研究表明，LLMs的模块社区展现出独特的技能模式，部分反映了鸟类和小型哺乳动物大脑的分布式认知组织，同时强调了动态跨区域交互和神经可塑性在技能获取中的重要性。该框架为LLM的可解释性提供了新视角，并建议有效的微调策略应利用分布式学习动态，而非僵化的模块干预。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）内部机制不透明的问题，现有方法无法有效揭示其认知过程和架构的复杂性。

核心思路：通过借鉴生物学中的认知理解方法，构建一个网络基础框架，将认知技能、LLM架构和数据集进行关联，揭示模块社区的技能分布。

技术框架：该框架包括多个模块，首先分析LLMs的架构和数据集，然后通过网络分析方法识别模块社区，最后评估其技能模式与生物系统的相似性。

关键创新：最重要的创新在于将生物学的认知模式与机器学习相结合，提出了动态交互和神经可塑性在技能获取中的重要性，区别于传统的静态模块分析方法。

关键设计：在技术细节上，采用了特定的网络结构和损失函数，以优化模块间的交互，确保技能模式的有效识别和分析。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs的技能获取在动态交互和神经可塑性方面表现出显著优势，与传统生物系统相比，技能模式的分布式特征得到了有效验证。具体性能数据和对比基线的提升幅度尚未明确，但研究提供了新的分析视角和微调策略建议。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和自动化医疗诊断等。通过深入理解大型语言模型的认知模式，可以优化模型的训练和微调策略，提高其在实际应用中的表现和可靠性，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have reshaped our world with significant advancements in science, engineering, and society through applications ranging from scientific discoveries and medical diagnostics to Chatbots. Despite their ubiquity and utility, the underlying mechanisms of LLM remain concealed within billions of parameters and complex structures, making their inner architecture and cognitive processes challenging to comprehend. We address this gap by adopting approaches to understanding emerging cognition in biology and developing a network-based framework that links cognitive skills, LLM architectures, and datasets, ushering in a paradigm shift in foundation model analysis. The skill distribution in the module communities demonstrates that while LLMs do not strictly parallel the focalized specialization observed in specific biological systems, they exhibit unique communities of modules whose emergent skill patterns partially mirror the distributed yet interconnected cognitive organization seen in avian and small mammalian brains. Our numerical results highlight a key divergence from biological systems to LLMs, where skill acquisition benefits substantially from dynamic, cross-regional interactions and neural plasticity. By integrating cognitive science principles with machine learning, our framework provides new insights into LLM interpretability and suggests that effective fine-tuning strategies should leverage distributed learning dynamics rather than rigid modular interventions.