Context Copying Modulation: The Role of Entropy Neurons in Managing Parametric and Contextual Knowledge Conflicts
作者: Zineddine Tighidet, Andrea Mogini, Hedi Ben-younes, Jiali Mei, Patrick Gallinari, Benjamin Piwowarski
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-17)
备注: Accepted at EMNLP 2025
期刊: EMNLP 2025
💡 一句话要点
利用熵神经元调控上下文复制，解决LLM参数知识与上下文知识冲突问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 上下文复制 熵神经元 知识冲突 Transformer模型
📋 核心要点
- 大型语言模型在处理与自身知识冲突的上下文信息时，行为不一致，缺乏统一解释。
- 该研究提出熵神经元在抑制上下文复制中起作用，通过调控这些神经元来解决知识冲突。
- 实验表明，熵神经元确实能抑制上下文复制，消融它们会显著改变LLM的生成行为。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在面对与其内部参数知识相冲突的上下文信息时，其行为表现并不一致，并且对于预期的输出分布没有普遍接受的解释。最近的研究在自回归Transformer模型中发现了一类神经元——称为熵神经元——它们对模型输出熵产生显著影响，同时对预测token的排序的总体影响适中。在本文中，我们研究了一个初步的论断，即这些神经元参与抑制Transformer中的上下文复制行为，通过观察它们在解决上下文信息和参数信息之间的冲突中的作用。我们表明，熵神经元负责抑制各种LLM中的上下文复制，并且消融它们会导致生成过程的显著变化。这些结果增强了我们对LLM在处理冲突信息时的内部动态的理解。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型在处理上下文信息时，如果上下文信息与模型自身的参数知识相冲突，模型的行为会变得不一致，难以预测其输出分布。现有的方法缺乏对这种冲突解决机制的理解，无法有效控制模型的行为。
核心思路：该论文的核心思路是研究一类被称为“熵神经元”的神经元在解决上下文知识与参数知识冲突中的作用。作者假设这些神经元参与抑制上下文复制行为，从而调和两种知识来源的冲突。通过分析和干预这些神经元，可以更好地理解和控制LLM的行为。
技术框架：该研究主要通过实验分析来验证熵神经元的作用。具体来说，作者首先识别出LLM中的熵神经元，然后通过消融（ablating）这些神经元来观察模型生成行为的变化。通过比较消融前后模型的输出分布和上下文复制程度，来评估熵神经元在抑制上下文复制中的作用。
关键创新：该论文的关键创新在于发现了熵神经元在解决LLM中上下文知识与参数知识冲突中的作用。之前的研究主要关注模型的整体性能，而忽略了特定神经元在知识融合中的作用。通过聚焦熵神经元，该研究为理解LLM的内部机制提供了一个新的视角。
关键设计：研究的关键设计包括：1) 如何准确识别LLM中的熵神经元；2) 如何有效地消融这些神经元，而不影响模型的整体性能；3) 如何量化上下文复制的程度，以便比较消融前后模型的行为差异。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LLM模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，熵神经元在抑制LLM的上下文复制行为中起着关键作用。消融这些神经元会导致模型生成过程中上下文复制程度显著增加，表明这些神经元负责调和上下文信息和参数知识之间的冲突。具体的性能提升数据和对比基线信息未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型在知识密集型任务中的表现，例如问答系统、信息检索和文本摘要。通过更好地理解和控制LLM的知识融合机制，可以提高模型在处理复杂、冲突信息时的准确性和可靠性。未来的研究可以探索如何利用熵神经元来主动引导模型的知识融合过程，从而实现更智能的语言生成。
📄 摘要（原文）
The behavior of Large Language Models (LLMs) when facing contextual information that conflicts with their internal parametric knowledge is inconsistent, with no generally accepted explanation for the expected outcome distribution. Recent work has identified in autoregressive transformer models a class of neurons -- called entropy neurons -- that produce a significant effect on the model output entropy while having an overall moderate impact on the ranking of the predicted tokens. In this paper, we investigate the preliminary claim that these neurons are involved in inhibiting context copying behavior in transformers by looking at their role in resolving conflicts between contextual and parametric information. We show that entropy neurons are responsible for suppressing context copying across a range of LLMs, and that ablating them leads to a significant change in the generation process. These results enhance our understanding of the internal dynamics of LLMs when handling conflicting information.