Probing Information Distribution in Transformer Architectures through Entropy Analysis
作者: Amedeo Buonanno, Alessandro Rivetti, Francesco A. N. Palmieri, Giovanni Di Gennaro, Gianmarco Romano
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-07-21 (更新: 2025-07-30)
备注: Presented to the Italian Workshop on Neural Networks (WIRN2025) and it will appear in a Springer Chapter
💡 一句话要点
利用熵分析探究Transformer架构中的信息分布
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Transformer模型 熵分析 可解释性 信息分布 大型语言模型
📋 核心要点
- Transformer模型内部信息流动复杂，现有方法难以有效理解其信息处理机制。
- 论文提出使用熵分析量化token级别的不确定性，从而探究模型内部的信息分布和转换。
- 通过在GPT模型上的案例研究，验证了该方法在揭示模型行为和内部表示方面的潜力。
📝 摘要（中文）
本研究探索了熵分析作为一种工具，用于探究基于Transformer的架构中的信息分布。通过量化token级别的token不确定性，并检查不同处理阶段的熵模式，旨在研究信息在这些模型中如何被管理和转换。作为一个案例研究，我们将该方法应用于基于GPT的大型语言模型，展示了其揭示模型行为和内部表示的潜力。该方法可能为模型行为提供见解，并有助于开发基于Transformer的模型的解释性和评估框架。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法难以有效理解Transformer模型内部的信息处理机制。具体来说，缺乏一种有效的方法来量化和追踪信息在Transformer各层之间的流动和转换过程，这使得我们难以理解模型的决策过程，也难以对模型进行优化和改进。现有方法要么过于依赖人工分析，要么无法提供足够细粒度的信息。
核心思路：论文的核心思路是利用熵分析来量化Transformer模型中每个token的不确定性。熵越高，表示该token的信息越不确定，反之则越确定。通过分析不同层、不同位置的token的熵值，可以了解信息在模型中的分布和变化情况。这样设计的目的是为了提供一种量化的、细粒度的分析工具，帮助研究人员理解Transformer模型内部的信息处理过程。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 输入文本经过tokenization处理；2) 将token输入到Transformer模型中；3) 在Transformer的每一层，计算每个token的概率分布；4) 根据概率分布计算每个token的熵值；5) 分析不同层、不同位置的token的熵值，从而了解信息在模型中的分布和变化情况。整个流程旨在通过熵值来反映模型对不同token的置信度，进而推断模型的信息处理方式。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将熵分析引入到Transformer模型的解释性研究中。与传统的基于梯度或注意力的解释方法不同，熵分析提供了一种基于信息论的视角，可以更直接地量化模型的不确定性。此外，该方法可以应用于不同的Transformer模型，具有较强的通用性。
关键设计：论文中，熵的计算基于模型输出的概率分布。具体来说，对于每个token，模型会输出一个概率分布，表示该token属于不同类别的概率。熵的计算公式为：H = - Σ p(i) * log(p(i))，其中p(i)表示该token属于第i个类别的概率。此外，论文还探讨了不同熵的计算方法对结果的影响，并选择了一种最适合Transformer模型分析的方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在GPT模型上的案例研究，展示了该方法在揭示模型行为和内部表示方面的潜力。实验结果表明，不同层、不同位置的token的熵值存在显著差异，这反映了信息在模型中的复杂流动和转换过程。此外，论文还发现，某些token的熵值在经过Transformer的某些层后会显著降低，这表明模型对这些token的信息进行了有效的处理。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升Transformer模型的可解释性，帮助研究人员理解模型的决策过程。此外，该方法还可以用于模型评估，例如，通过分析熵值来判断模型是否过拟合或欠拟合。未来，该方法有望应用于模型优化，例如，通过调整模型的结构或参数，使得信息在模型中的分布更加合理。
📄 摘要（原文）
This work explores entropy analysis as a tool for probing information distribution within Transformer-based architectures. By quantifying token-level uncertainty and examining entropy patterns across different stages of processing, we aim to investigate how information is managed and transformed within these models. As a case study, we apply the methodology to a GPT-based large language model, illustrating its potential to reveal insights into model behavior and internal representations. This approach may offer insights into model behavior and contribute to the development of interpretability and evaluation frameworks for transformer-based models