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中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”流程，使用户能够交互式地探索概念到特征的对齐，并验证其对应关系。
  3. 通过使用场景和用户研究，验证了ConceptViz在简化概念表示的发现和验证方面的有效性，增强了解释性研究。

📝 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。然而，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：理解大型语言模型（LLMs）内部如何表示知识是一个重要的研究方向。虽然稀疏自编码器（SAEs）可以提取LLM的特征，但这些特征通常难以直接对应到人类可理解的概念，导致解释过程复杂且耗时。现有方法缺乏有效的工具和流程来连接SAE特征和人类概念。

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LLM中概念的表示。它将概念识别、特征解释和模型行为验证结合起来，形成一个完整的分析流程，从而弥合SAE特征和人类概念之间的差距。

技术框架：ConceptViz包含以下主要模块： 1. 概念识别（Identification）：允许用户使用感兴趣的概念查询SAEs，找到与这些概念相关的特征。 2. 特征解释（Interpretation）：提供交互式界面，帮助用户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。 3. 模型验证（Validation）：通过模型行为验证来确认概念与特征的对应关系，例如观察当特定特征被激活时，模型的行为是否符合预期。

关键创新：ConceptViz的关键创新在于其“识别 => 解释 => 验证”的流程，以及将可视分析技术应用于LLM概念探索。它提供了一个系统化的方法，将人类知识融入到LLM特征的理解中，而不仅仅依赖于自动化的特征提取。

关键设计：ConceptViz的关键设计包括： * 交互式查询界面：允许用户灵活地输入概念，并快速检索相关的SAE特征。 * 可视化工具：用于展示概念与特征之间的对齐关系，例如使用热图展示特征的激活模式。 * 模型行为验证模块：允许用户通过操纵特征来观察模型行为的变化，从而验证概念的有效性。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 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。结果表明，ConceptViz能够简化LLM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。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

ConceptViz可应用于各种需要理解和解释大型语言模型内部知识表示的场景，例如安全风险评估、模型调试和改进、以及开发更可控和可信赖的AI系统。通过增强LLM的可解释性，ConceptViz有助于推动AI技术在各个领域的应用，并促进人与AI之间的协作。

📄 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.