Neuronal Group Communication for Efficient Neural representation

📄 arXiv: 2510.16851v1 📥 PDF

作者: Zhengqi Pei, Qingming Huang, Shuhui Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.NE

发布日期: 2025-10-19

备注: 28 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出神经元组通信(NGC)框架，提升神经网络效率、模块化和可解释性。

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

关键词: 神经元组通信 神经网络压缩 动态系统 模块化网络 可解释性 大型语言模型 低秩表示

📋 核心要点

  1. 现有神经网络规模庞大，效率和可解释性面临挑战，难以构建高效、模块化和可解释的表示。
  2. NGC框架将神经网络视为相互作用的神经元组的动态系统，通过组间通信实现高效的低秩表示。
  3. 实验表明，NGC在大型语言模型中实现了性能提升，尤其是在复杂推理任务上，且优于其他压缩方法。

📝 摘要（中文）

现代神经网络规模日益增大，性能显著提升，但效率和可解释性面临严峻挑战。本文提出神经元组通信(NGC)框架，将神经网络重新构想为相互作用的神经元组的动态系统，而非神经权重的单体集合。NGC将权重视为嵌入式神经元状态之间的瞬时交互，神经计算通过神经元组之间的迭代通信展开。这种低秩、模块化的表示产生紧凑的模型：神经元组交换低维信号，实现组内专业化和组间信息共享，同时显著减少冗余参数。借鉴动态系统理论，引入神经元稳定性指标（类似于李雅普诺夫稳定性），量化神经元激活在序列处理期间向稳定模式的收缩。通过该指标，揭示涌现的推理能力对应于外部驱动力或“势”，在保持稳定性的同时，推动神经动力学远离平凡轨迹。在大型语言模型(LLM)中实例化NGC，并在适度压缩下，证明其在复杂推理基准测试中性能有所提高。在相当的压缩率下，NGC始终优于标准低秩近似和跨层基共享方法。最后，讨论NGC的更广泛意义，包括结构化神经元组动力学如何与高维学习系统中的泛化相关。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型神经网络存在参数冗余、计算效率低、可解释性差等问题。传统的神经网络将每个权重视为独立的训练参数，缺乏结构化的组织方式，难以实现高效的表示和推理。因此，如何构建更高效、模块化、可解释的神经网络是本文要解决的核心问题。

核心思路：NGC的核心思路是将神经网络视为一个由相互作用的神经元组构成的动态系统。通过将神经元组织成组，并让组间进行低维通信，可以实现参数共享、降低冗余，并促进组内专业化和组间信息交互。这种模块化的结构有助于提高网络的可解释性，并提升推理能力。

技术框架：NGC框架包含以下几个主要组成部分：1) 神经元分组：将神经网络中的神经元划分为若干个组。2) 组内嵌入：每个神经元组内部维护一个低维的嵌入向量，用于表示该组的状态。3) 组间通信：神经元组之间通过交换低维信号进行信息传递。4) 动态演化：神经元组的状态随时间动态演化，形成一种动态系统。5) 稳定性度量：引入神经元稳定性指标，用于量化神经元激活模式的稳定性。

关键创新：NGC最重要的创新点在于其将神经网络视为一个动态系统，并引入了神经元组的概念。与传统的神经网络相比，NGC具有以下本质区别：1) 参数表示：NGC将权重视为神经元组之间瞬时交互的结果，而非独立的训练参数。2) 信息传递：NGC通过组间通信进行信息传递，而非通过全连接层进行全局信息传递。3) 动态演化：NGC强调神经元组状态的动态演化，而非静态的权重矩阵。

关键设计：NGC的关键设计包括：1) 组的大小：组的大小需要根据具体的任务和数据集进行调整。2) 嵌入维度：嵌入维度决定了神经元组的表示能力和通信带宽。3) 通信机制：通信机制决定了神经元组之间如何进行信息传递。4) 稳定性度量：稳定性度量用于量化神经元激活模式的稳定性，并指导网络的训练。论文中使用了类似于李雅普诺夫稳定性的指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NGC在大型语言模型中实现了性能提升，尤其是在复杂推理任务上。在适度压缩的情况下，NGC优于标准低秩近似和跨层基共享方法。具体来说，NGC在某些推理基准测试中取得了显著的性能提升，同时保持了较高的压缩率。这些结果表明，NGC是一种有效的神经网络压缩和加速方法。

🎯 应用场景

NGC框架具有广泛的应用前景，可用于构建更高效、更可解释的神经网络模型。例如，可以应用于自然语言处理、计算机视觉、机器人等领域。通过降低模型参数量和提高计算效率，NGC可以使大型神经网络在资源受限的设备上运行，并促进人工智能技术的普及。此外，NGC的模块化结构和可解释性有助于提高人们对神经网络工作原理的理解，并促进人工智能技术的安全可靠发展。

📄 摘要（原文）

The ever-increasing scale of modern neural networks has brought unprecedented performance alongside daunting challenges in efficiency and interpretability. This paper addresses the core question of how to build large neural systems that learn efficient, modular, and interpretable representations. We propose Neuronal Group Communication (NGC), a theory-driven framework that reimagines a neural network as a dynamical system of interacting neuronal groups rather than a monolithic collection of neural weights. Instead of treating each weight as an independent trainable parameter, NGC treats weights as transient interactions between embedding-like neuronal states, with neural computation unfolding through iterative communication among groups of neurons. This low-rank, modular representation yields compact models: groups of neurons exchange low-dimensional signals, enabling intra-group specialization and inter-group information sharing while dramatically reducing redundant parameters. By drawing on dynamical systems theory, we introduce a neuronal stability metric (analogous to Lyapunov stability) that quantifies the contraction of neuron activations toward stable patterns during sequence processing. Using this metric, we reveal that emergent reasoning capabilities correspond to an external driving force or ``potential'', which nudges the neural dynamics away from trivial trajectories while preserving stability. Empirically, we instantiate NGC in large language models (LLMs) and demonstrate improved performance on complex reasoning benchmarks under moderate compression. NGC consistently outperforms standard low-rank approximations and cross-layer basis-sharing methods at comparable compression rates. We conclude by discussing the broader implications of NGC, including how structured neuronal group dynamics might relate to generalization in high-dimensional learning systems.