InTraVisTo: Inside Transformer Visualisation Tool

📄 arXiv: 2507.13858v1 📥 PDF

作者: Nicolò Brunello, Davide Rigamonti, Andrea Sassella, Vincenzo Scotti, Mark James Carman

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-18

备注: 8 pages

💡 一句话要点

InTraVisTo：Transformer内部可视化工具，助力LLM可解释性研究

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

关键词: 大型语言模型 可解释性 可视化工具 Transformer模型 信息流分析

📋 核心要点

  1. 大型语言模型推理能力增强，但其复杂性导致行为难以预测，实际应用受限。
  2. InTraVisTo工具通过可视化Transformer内部状态和信息流，追踪token生成过程。
  3. 该工具旨在帮助研究人员理解LLM的内部计算过程，揭示其推理模式。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的推理能力在过去几年里得到了极大的提升，但其规模和复杂性也随之增加。由于LLMs的不可预测性以及期望行为与实际模型输出之间可能存在的差异，在生产环境中使用LLMs仍然具有挑战性。本文介绍了一种名为InTraVisTo（Inside Transformer Visualisation Tool）的新工具，旨在帮助研究人员调查和追踪基于Transformer的LLM中生成每个token的计算过程。InTraVisTo提供了Transformer模型内部状态的可视化（通过解码模型每一层的token嵌入）以及模型不同层之间各个组件的信息流（使用桑基图）。我们希望通过InTraVisTo，帮助研究人员和从业者更好地理解Transformer模型内部执行的计算，从而揭示LLMs所采用的内部模式和推理过程。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）虽然能力强大，但其内部运作机制复杂，难以理解。这导致LLMs的行为难以预测，实际应用中存在风险。现有方法缺乏有效的工具来深入分析LLMs的内部计算过程，特别是token生成过程中的信息流动和状态变化。

核心思路：InTraVisTo的核心思路是通过可视化Transformer模型的内部状态和信息流，帮助研究人员理解LLMs的计算过程。通过解码每一层的token嵌入，可以观察模型内部状态的变化；通过桑基图，可以追踪不同层之间各个组件的信息流动。

技术框架：InTraVisTo工具主要包含两个核心模块：一是Transformer模型内部状态的可视化模块，该模块解码模型每一层的token嵌入，并以可视化的方式呈现；二是信息流的可视化模块，该模块使用桑基图来展示模型不同层之间各个组件的信息流动。用户可以通过交互式界面，选择特定的token和层，查看其对应的内部状态和信息流。

关键创新：InTraVisTo的关键创新在于提供了一种全面的、交互式的Transformer模型内部可视化方案。它不仅展示了模型内部状态的变化，还追踪了信息在不同层之间的流动，从而帮助研究人员更深入地理解LLMs的计算过程。与现有方法相比，InTraVisTo更加直观、易用，能够有效地提高研究效率。

关键设计：InTraVisTo的关键设计包括：1) Token嵌入解码：选择合适的解码方法，将token嵌入转换为可解释的形式；2) 桑基图布局：采用清晰的桑基图布局算法，确保信息流的可视化效果；3) 交互式界面：提供丰富的交互功能，允许用户自定义可视化参数，例如选择特定的token和层进行分析。具体参数设置和网络结构取决于所分析的LLM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文主要介绍了一个新的可视化工具，并没有提供具体的实验结果或性能数据。其亮点在于提供了一种新的研究LLM内部机制的手段，通过可视化内部状态和信息流，为理解LLM的推理过程提供了新的视角。未来的研究可以利用InTraVisTo来分析各种LLM，并探索其内部模式和推理过程。

🎯 应用场景

InTraVisTo可应用于LLM的可解释性研究、模型调试和优化。研究人员可以利用该工具深入理解LLM的推理过程，发现潜在的偏差和漏洞，并改进模型的设计。开发者可以利用该工具调试LLM，优化模型性能，提高模型的可靠性和安全性。该工具还有助于教育和培训，帮助学生和从业者更好地理解LLM的内部机制。

📄 摘要（原文）

The reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) have increased greatly over the last few years, as have their size and complexity. Nonetheless, the use of LLMs in production remains challenging due to their unpredictable nature and discrepancies that can exist between their desired behavior and their actual model output. In this paper, we introduce a new tool, InTraVisTo (Inside Transformer Visualisation Tool), designed to enable researchers to investigate and trace the computational process that generates each token in a Transformer-based LLM. InTraVisTo provides a visualization of both the internal state of the Transformer model (by decoding token embeddings at each layer of the model) and the information flow between the various components across the different layers of the model (using a Sankey diagram). With InTraVisTo, we aim to help researchers and practitioners better understand the computations being performed within the Transformer model and thus to shed some light on internal patterns and reasoning processes employed by LLMs.