ConceptViz: A Visual Analytics Approach for Exploring Concepts in Large Language Models

📄 arXiv: 2509.20376v1 📥 PDF

作者: Haoxuan Li, Zhen Wen, Qiqi Jiang, Chenxiao Li, Yuwei Wu, Yuchen Yang, Yiyao Wang, Xiuqi Huang, Minfeng Zhu, Wei Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ConceptViz：一种用于探索大型语言模型概念的可视分析方法

🎯 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 稀疏自编码器 可视分析 概念表示

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将稀疏自编码器（SAEs）提取的特征与人类可理解的概念对齐，导致LLM内部知识表示的解释困难。
  2. ConceptViz通过 识别 => 解释 => 验证 的流程，使用户能够交互式地探索概念与SAE特征的对齐，并验证其对应关系。
  3. 通过使用场景和用户研究，证明ConceptViz能够有效增强LLM概念表示的发现和验证，从而提升模型的可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务中取得了显著的性能。理解LLMs如何在内部表示知识仍然是一个重大挑战。尽管稀疏自编码器（SAEs）已成为一种从LLMs中提取可解释特征的有前途的技术，但SAE特征本身并不与人类可理解的概念对齐，这使得它们的解释变得繁琐且耗费人力。为了弥合SAE特征和人类概念之间的差距，我们提出了ConceptViz，一个为探索LLMs中的概念而设计的可视分析系统。ConceptViz实现了一个新颖的 识别 => 解释 => 验证 流程，使用户能够使用感兴趣的概念查询SAEs，交互式地探索概念到特征的对齐，并通过模型行为验证来验证对应关系。我们通过两个使用场景和一个用户研究证明了ConceptViz的有效性。我们的结果表明，ConceptViz通过简化LLMs中有意义的概念表示的发现和验证，从而增强了解释性研究，最终帮助研究人员构建更准确的LLM特征心理模型。我们的代码和用户指南可在https://github.com/Happy-Hippo209/ConceptViz公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：目前，使用稀疏自编码器(SAEs)从大型语言模型(LLMs)中提取的特征，难以直接对应到人类可理解的概念。这使得理解LLMs内部如何表示和处理知识变得非常困难，阻碍了对LLMs的深入分析和改进。现有方法缺乏有效的工具和流程，来建立SAE特征与人类概念之间的联系，导致解释过程繁琐且耗时。

核心思路：ConceptViz的核心思路是构建一个可视分析系统，通过交互式的方式，帮助用户探索和验证LLMs中概念的表示。它通过提供概念查询、特征对齐探索和模型行为验证等功能，弥合SAE特征与人类概念之间的鸿沟，从而提升LLMs的可解释性。这种设计旨在简化研究人员理解LLMs内部知识表示的过程，并促进对LLMs更深入的分析。

技术框架：ConceptViz的整体框架包含三个主要阶段：识别（Identification）、解释（Interpretation）和验证（Validation）。在识别阶段，用户可以使用感兴趣的概念查询SAEs，系统会返回与该概念相关的SAE特征。在解释阶段，用户可以交互式地探索概念与特征之间的对齐关系，例如通过可视化特征的激活模式。在验证阶段，用户可以通过模型行为验证来确认概念与特征之间的对应关系，例如通过观察模型在特定概念下的行为变化。

关键创新：ConceptViz的关键创新在于其 识别 => 解释 => 验证 的流程，以及为每个阶段设计的交互式可视化工具。与现有方法相比，ConceptViz提供了一个更系统、更高效的方式来探索和验证LLMs中的概念表示。它通过将概念查询、特征对齐探索和模型行为验证整合到一个统一的系统中，简化了研究人员的工作流程，并提高了LLMs的可解释性。

关键设计：ConceptViz的关键设计包括：1)概念查询界面，允许用户使用自然语言查询SAEs；2)特征对齐可视化，例如使用热图或散点图来展示概念与特征之间的关系；3)模型行为验证工具，允许用户观察模型在特定概念下的行为变化，例如通过修改输入文本并观察输出结果的变化。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的SAEs和LLMs。

📊 实验亮点

ConceptViz通过两个使用场景和一个用户研究证明了其有效性。用户研究表明，ConceptViz能够显著提高研究人员理解LLM概念表示的能力，并简化了概念发现和验证的过程。具体来说，用户在使用ConceptViz后，能够更快地识别出与特定概念相关的SAE特征，并更准确地验证这些特征的含义。这些结果表明，ConceptViz能够有效增强LLM的可解释性研究。

🎯 应用场景

ConceptViz可应用于多个领域，包括LLM的安全性分析、模型调试和知识发现。通过理解LLM如何表示和处理知识，可以更好地识别和缓解模型中的偏见和漏洞，提高模型的可靠性和安全性。此外，ConceptViz还可以帮助研究人员发现LLM中隐藏的知识，并将其应用于新的任务和领域。该研究的未来影响在于促进LLM的可解释性和可靠性，从而推动人工智能技术的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance across a wide range of natural language tasks. Understanding how LLMs internally represent knowledge remains a significant challenge. Despite Sparse Autoencoders (SAEs) have emerged as a promising technique for extracting interpretable features from LLMs, SAE features do not inherently align with human-understandable concepts, making their interpretation cumbersome and labor-intensive. To bridge the gap between SAE features and human concepts, we present ConceptViz, a visual analytics system designed for exploring concepts in LLMs. ConceptViz implements a novel dentification => Interpretation => Validation pipeline, enabling users to query SAEs using concepts of interest, interactively explore concept-to-feature alignments, and validate the correspondences through model behavior verification. We demonstrate the effectiveness of ConceptViz through two usage scenarios and a user study. Our results show that ConceptViz enhances interpretability research by streamlining the discovery and validation of meaningful concept representations in LLMs, ultimately aiding researchers in building more accurate mental models of LLM features. Our code and user guide are publicly available at https://github.com/Happy-Hippo209/ConceptViz.