Unveiling Attractor Cycles in Large Language Models: A Dynamical Systems View of Successive Paraphrasing
作者: Zhilin Wang, Yafu Li, Jianhao Yan, Yu Cheng, Yue Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-05-16)
备注: 9 pages
💡 一句话要点
揭示大语言模型中的吸引子环：基于动态系统视角的连续释义研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 动态系统 连续释义 吸引子环 语言多样性
📋 核心要点
- 现有大语言模型在连续释义任务中，缺乏对长期行为和语言多样性的有效控制，容易陷入重复循环。
- 该研究将大语言模型视为动态系统，通过分析连续释义过程中的吸引子环，揭示其长期行为模式。
- 实验表明，连续释义会收敛到稳定的周期性状态，即使增加随机性或交替模型也无法避免，揭示了LLM生成能力的局限性。
📝 摘要（中文）
本文从动态系统理论出发，分析大语言模型（LLM）的迭代过程和长期行为。通过将LLM视为一个迭代映射输入文本到输出文本的系统，研究人员发现连续释义会收敛到稳定的周期性状态，例如2周期吸引子环，从而限制了语言多样性。这种现象归因于LLM的自我强化特性，即它们迭代地偏爱和放大某些文本形式。即使增加生成随机性或交替使用提示和LLM，这种模式仍然存在。研究结果表明LLM的生成能力存在内在约束，并为研究其表达潜力提供了一个新的动态系统视角。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究大语言模型在连续释义任务中的长期行为，特别是其生成文本的多样性问题。现有方法缺乏对LLM迭代生成过程的动态分析，无法解释为何LLM在连续释义时会陷入重复循环，限制了其表达能力。
核心思路：论文将LLM的连续释义过程建模为一个动态系统，通过分析该系统的吸引子（包括固定点和极限环）来理解LLM的长期行为。核心思想是，LLM的迭代生成过程会受到自身偏好的影响，导致某些文本形式被不断强化，最终收敛到少数几种表达方式。
技术框架：研究框架主要包括以下几个步骤：1) 使用LLM对给定的初始文本进行释义；2) 将生成的释义作为新的输入，再次使用LLM进行释义；3) 重复上述过程多次，形成一个连续释义序列；4) 分析该序列中文本的相似性和周期性，识别吸引子环；5) 通过调整生成参数（如温度）或交替使用不同的LLM来观察吸引子环的变化。
关键创新：该研究的关键创新在于将动态系统理论引入到LLM的分析中，提供了一种新的视角来理解LLM的长期行为和生成能力的局限性。与传统的静态分析方法不同，动态系统方法能够捕捉LLM迭代生成过程中的复杂动态特性。
关键设计：论文中，研究人员使用了不同的LLM（具体模型未知）进行实验，并调整了生成过程中的温度参数来控制随机性。他们还尝试了交替使用不同的LLM或提示语来打破吸引子环。文本相似性的度量方法未知，但应该是能够反映语义相似性和句法差异的指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究发现，即使增加生成随机性（通过调整温度参数）或交替使用不同的LLM，连续释义仍然会收敛到稳定的周期性状态，例如2周期吸引子环。这表明LLM的自我强化特性是导致语言多样性受限的关键因素，揭示了LLM生成能力的内在约束。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于改进大语言模型的生成策略，例如通过引入动态调整机制来避免陷入吸引子环，从而提高生成文本的多样性和创造性。此外，该研究也为评估和比较不同LLM的表达能力提供了一种新的方法，有助于更好地理解LLM的内在机制。
📄 摘要（原文）
Dynamical systems theory provides a framework for analyzing iterative processes and evolution over time. Within such systems, repetitive transformations can lead to stable configurations, known as attractors, including fixed points and limit cycles. Applying this perspective to large language models (LLMs), which iteratively map input text to output text, provides a principled approach to characterizing long-term behaviors. Successive paraphrasing serves as a compelling testbed for exploring such dynamics, as paraphrases re-express the same underlying meaning with linguistic variation. Although LLMs are expected to explore a diverse set of paraphrases in the text space, our study reveals that successive paraphrasing converges to stable periodic states, such as 2-period attractor cycles, limiting linguistic diversity. This phenomenon is attributed to the self-reinforcing nature of LLMs, as they iteratively favour and amplify certain textual forms over others. This pattern persists with increasing generation randomness or alternating prompts and LLMs. These findings underscore inherent constraints in LLM generative capability, while offering a novel dynamical systems perspective for studying their expressive potential.