The Compositional Architecture of Regret in Large Language Models

📄 arXiv: 2506.15617v1 📥 PDF

作者: Xiangxiang Cui, Shu Yang, Tianjin Huang, Wanyu Lin, Lijie Hu, Di Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-18

备注: 23 pages

💡 一句话要点

提出新方法以识别和分析大语言模型中的遗憾机制

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

关键词: 大语言模型 遗憾机制 数据集构建 神经元分析 信息处理

📋 核心要点

  1. 现有方法面临三大挑战：缺乏捕捉遗憾表达的专门数据集，缺乏识别最佳遗憾表示层的度量，以及缺乏分析遗憾神经元的度量。
  2. 论文提出了三项创新：通过精心设计的提示场景构建全面遗憾数据集，使用S-CDI度量识别最佳遗憾表示层，以及通过RDS和GIC度量分析遗憾神经元。
  3. 实验结果表明，使用S-CDI度量成功识别了最佳遗憾表示层，显著提升了探测分类实验的性能，并发现了模型层之间的信息处理模式。

📝 摘要（中文）

大语言模型中的遗憾指的是在面对与其先前生成的信息相矛盾的证据时，模型所表现出的明确遗憾表达。研究遗憾机制对于提升模型的可靠性至关重要，并有助于揭示神经网络中认知的编码方式。本文首先识别模型输出中的遗憾表达，然后分析其内部表示。为了解决缺乏专门数据集、缺乏最佳遗憾表示层度量和缺乏遗憾神经元分析度量的挑战，提出了构建全面遗憾数据集的工作流程、用于识别最佳遗憾表示层的监督压缩解耦指数(S-CDI)度量，以及用于识别遗憾神经元的遗憾主导分数(RDS)度量和分析激活模式的群体影响系数(GIC)。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型中遗憾表达的识别与分析问题。现有方法缺乏专门的数据集和度量工具，导致无法有效捕捉和分析遗憾机制。

核心思路：通过构建全面的遗憾数据集和引入新的度量指标，来识别和分析模型中的遗憾神经元及其激活模式，从而揭示信息处理的内在机制。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 遗憾数据集构建，2) 遗憾表示层识别(S-CDI)，3) 遗憾神经元分析(RDS和GIC)。每个模块通过特定的算法和流程进行协同工作。

关键创新：提出了S-CDI和RDS度量，分别用于识别最佳遗憾表示层和分类遗憾神经元。这些创新与现有方法相比，提供了更系统和精确的分析手段。

关键设计：在数据集构建中，采用了多样化的提示场景；在度量设计中，S-CDI和RDS的计算方法经过精心设计，以确保能够有效捕捉遗憾表达的特征。实验中还发现了M形解耦模式，揭示了信息处理的交替阶段。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用S-CDI度量成功识别最佳遗憾表示层，探测分类实验的性能提升显著，具体提升幅度未知。此外，发现了模型层之间的M形解耦模式，揭示了信息处理的复杂性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和人机交互等。通过提升模型的遗憾表达能力，可以增强用户体验和模型的可靠性，未来可能在教育、心理学等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Regret in Large Language Models refers to their explicit regret expression when presented with evidence contradicting their previously generated misinformation. Studying the regret mechanism is crucial for enhancing model reliability and helps in revealing how cognition is coded in neural networks. To understand this mechanism, we need to first identify regret expressions in model outputs, then analyze their internal representation. This analysis requires examining the model's hidden states, where information processing occurs at the neuron level. However, this faces three key challenges: (1) the absence of specialized datasets capturing regret expressions, (2) the lack of metrics to find the optimal regret representation layer, and (3) the lack of metrics for identifying and analyzing regret neurons. Addressing these limitations, we propose: (1) a workflow for constructing a comprehensive regret dataset through strategically designed prompting scenarios, (2) the Supervised Compression-Decoupling Index (S-CDI) metric to identify optimal regret representation layers, and (3) the Regret Dominance Score (RDS) metric to identify regret neurons and the Group Impact Coefficient (GIC) to analyze activation patterns. Our experimental results successfully identified the optimal regret representation layer using the S-CDI metric, which significantly enhanced performance in probe classification experiments. Additionally, we discovered an M-shaped decoupling pattern across model layers, revealing how information processing alternates between coupling and decoupling phases. Through the RDS metric, we categorized neurons into three distinct functional groups: regret neurons, non-regret neurons, and dual neurons.