Length Representations in Large Language Models

📄 arXiv: 2507.20398v2 📥 PDF

作者: Sangjun Moon, Dasom Choi, Jingun Kwon, Hidetaka Kamigaito, Manabu Okumura

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-27 (更新: 2025-08-20)

备注: Accepted to EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

揭示大型语言模型中长度表征机制，通过调整注意力机制实现输出长度控制。

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

关键词: 大型语言模型 长度控制 多头注意力机制 内部表征 解耦表征

📋 核心要点

  1. 现有研究对大型语言模型如何控制输出序列长度的内部机制缺乏深入探索。
  2. 该研究通过分析模型内部表征，揭示多头注意力机制在控制输出长度中的关键作用。
  3. 实验表明，通过调整特定隐藏单元，可以在不影响文本信息量的前提下控制输出长度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种任务中展现了卓越的能力，这些能力是通过学习大量的基于文本的数据获得的。尽管LLMs可以控制输出序列的长度，特别是在基于指令的设置中，但这种控制背后的内部机制尚未被探索。在本研究中，我们提供了经验证据，证明输出序列长度信息是如何在LLMs的内部表征中编码的。我们的研究结果表明，多头注意力机制在确定输出序列长度方面至关重要，并且可以以解耦的方式进行调整。通过缩放模型中的特定隐藏单元，我们可以在不损失生成文本信息量的情况下控制输出序列的长度，这表明长度信息与语义信息部分解耦。此外，随着提示变得更具长度针对性，一些隐藏单元变得越来越活跃，从而反映了模型对该属性的内部感知。我们的发现表明，LLMs已经学习了强大且适应性强的内部机制，可以在没有任何外部控制的情况下控制输出长度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探究大型语言模型（LLMs）如何在其内部表征中编码和控制输出序列的长度。现有方法主要关注如何通过外部控制（例如，指令微调）来影响输出长度，而忽略了LLMs内部的长度控制机制。因此，理解LLMs如何自主地管理输出长度，对于提高模型的可控性和效率至关重要。

核心思路：论文的核心思路是通过分析LLMs的内部表征，特别是多头注意力机制，来揭示长度信息的编码方式。研究假设长度信息并非完全与语义信息纠缠在一起，而是以某种解耦的方式存在于模型的内部。通过识别和操作与长度相关的隐藏单元，可以实现对输出长度的精确控制。

技术框架：该研究主要采用经验分析的方法，没有引入新的模型架构或训练流程。研究流程包括：1) 设计实验来探究不同提示（prompt）对输出长度的影响；2) 分析模型内部隐藏单元的激活模式，识别与长度相关的单元；3) 通过缩放这些单元的激活值来控制输出长度；4) 评估控制后的输出文本的质量和信息量。

关键创新：该研究的关键创新在于揭示了LLMs内部存在一种相对解耦的长度表征机制。通过识别和操作与长度相关的隐藏单元，可以在不显著影响文本语义信息的前提下，实现对输出长度的精确控制。这为进一步提高LLMs的可控性和效率提供了新的思路。

关键设计：研究中，关键的设计包括：1) 精心设计的提示，用于诱导不同长度的输出；2) 使用激活分析技术，识别与长度相关的隐藏单元；3) 通过缩放隐藏单元的激活值来控制输出长度，并使用BLEU等指标评估文本质量。具体参数设置和网络结构沿用了现有LLMs的配置，没有进行修改。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

研究发现多头注意力机制在确定输出序列长度方面起关键作用，并且可以通过缩放特定隐藏单元来控制输出长度，而不会显著降低生成文本的信息量。实验结果表明，长度信息在LLMs内部是部分解耦的，这为控制LLMs的输出长度提供了新的途径。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要精确控制输出长度的自然语言生成任务，例如文本摘要、机器翻译和对话系统。通过理解和利用LLMs内部的长度表征机制，可以提高生成文本的质量和可控性，并降低计算成本。未来的研究可以探索如何进一步解耦长度信息和语义信息，从而实现更灵活和高效的文本生成。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable capabilities across various tasks, that are learned from massive amounts of text-based data. Although LLMs can control output sequence length, particularly in instruction-based settings, the internal mechanisms behind this control have been unexplored yet. In this study, we provide empirical evidence on how output sequence length information is encoded within the internal representations in LLMs. In particular, our findings show that multi-head attention mechanisms are critical in determining output sequence length, which can be adjusted in a disentangled manner. By scaling specific hidden units within the model, we can control the output sequence length without losing the informativeness of the generated text, thereby indicating that length information is partially disentangled from semantic information. Moreover, some hidden units become increasingly active as prompts become more length-specific, thus reflecting the model's internal awareness of this attribute. Our findings suggest that LLMs have learned robust and adaptable internal mechanisms for controlling output length without any external control.