Visualising Information Flow in Word Embeddings with Diffusion Tensor Imaging

📄 arXiv: 2601.05713v1 📥 PDF

作者: Thomas Fabian

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-01-09

💡 一句话要点

提出基于扩散张量成像的词嵌入信息流可视化方法，提升语言模型可解释性。

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

关键词: 词嵌入 扩散张量成像 信息流可视化 语言模型可解释性 自然语言处理 模型剪枝

📋 核心要点

  1. 现有方法仅关注孤立的词嵌入，忽略了自然语言表达式中词语的上下文信息，限制了对LLM的理解。
  2. 该论文提出将扩散张量成像(DTI)应用于词嵌入，以可视化和分析自然语言表达式中的信息流。
  3. 实验表明，该方法能够揭示LLM层内的信息流动模式，并应用于模型结构比较和剪枝优化。

📝 摘要（中文）

理解大型语言模型(LLM)如何表示自然语言是自然语言处理(NLP)研究的核心挑战。现有方法通常从LLM中提取词嵌入，通过点图可视化嵌入空间，并比较某些词的相对位置。然而，这种方法只考虑单个词，忽略了词语使用的上下文。本文提出了一种新颖的工具，通过将扩散张量成像(DTI)应用于词嵌入，来分析和可视化自然语言表达式中的信息流。研究发现DTI揭示了词嵌入之间的信息流动方式。通过跟踪LLM层内的信息流，可以比较不同的模型结构，并发现剪枝LLM未充分利用层的机会。此外，该模型揭示了代词消解和隐喻检测等任务中信息流的差异。结果表明，该模型能够深入了解LLM如何表示实际的自然语言表达式，扩展了孤立词嵌入的比较，并提高了NLP模型的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在分析大型语言模型(LLM)如何表示自然语言时，主要依赖于提取孤立的词嵌入并进行可视化。这种方法忽略了词语在实际自然语言表达式中的上下文信息，无法捕捉词语之间的语义关系和信息流动，从而限制了对LLM内部工作机制的深入理解。因此，需要一种能够考虑上下文信息，并能有效可视化词语间信息流的方法，以提升LLM的可解释性。

核心思路：该论文的核心思路是将医学成像领域常用的扩散张量成像(DTI)技术引入到自然语言处理领域，并应用于词嵌入。DTI能够捕捉水分子在生物组织中的扩散方向和强度，从而反映组织结构。类似地，将词嵌入视为空间中的点，DTI可以用来模拟信息在词嵌入之间的流动，从而揭示自然语言表达式中词语之间的语义关系和信息传递路径。通过可视化这些信息流，可以更深入地理解LLM如何处理和表示自然语言。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 从预训练的LLM中提取词嵌入。2) 对于给定的自然语言表达式，获取其中每个词的词嵌入。3) 将这些词嵌入视为DTI中的空间点。4) 应用DTI算法，计算词嵌入之间的信息流，得到扩散张量。5) 可视化扩散张量，以图形化的方式展示词语之间的信息流动路径和强度。6) 分析不同模型结构和任务下的信息流差异。

关键创新：该论文的关键创新在于将扩散张量成像(DTI)技术应用于词嵌入，从而能够可视化自然语言表达式中的信息流。与现有方法仅关注孤立的词嵌入不同，该方法考虑了词语的上下文信息，能够捕捉词语之间的语义关系和信息传递路径。此外，该方法还能够用于比较不同的模型结构，并发现剪枝LLM未充分利用层的机会。

关键设计：DTI的具体实现细节未知，论文中可能没有详细描述。但可以推测，关键设计可能包括：1) 如何选择合适的扩散模型，例如高斯扩散模型。2) 如何定义词嵌入之间的距离或相似度，用于计算扩散张量。3) 如何设置DTI算法的参数，例如扩散步长和迭代次数。4) 如何有效地可视化扩散张量，以便于理解信息流。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法在代词消解和隐喻检测等任务中的有效性，揭示了不同任务下信息流的差异。虽然论文没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验结果表明，该方法能够深入了解LLM如何表示实际的自然语言表达式，扩展了孤立词嵌入的比较，并提高了NLP模型的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的可解释性，帮助研究人员理解模型内部的工作机制。此外，该方法还可以用于模型优化，例如通过分析信息流来发现冗余层或连接，从而实现模型剪枝和压缩。在实际应用中，该方法可以用于评估不同模型的性能，并选择最适合特定任务的模型。

📄 摘要（原文）

Understanding how large language models (LLMs) represent natural language is a central challenge in natural language processing (NLP) research. Many existing methods extract word embeddings from an LLM, visualise the embedding space via point-plots, and compare the relative positions of certain words. However, this approach only considers single words and not whole natural language expressions, thus disregards the context in which a word is used. Here we present a novel tool for analysing and visualising information flow in natural language expressions by applying diffusion tensor imaging (DTI) to word embeddings. We find that DTI reveals how information flows between word embeddings. Tracking information flows within the layers of an LLM allows for comparing different model structures and revealing opportunities for pruning an LLM's under-utilised layers. Furthermore, our model reveals differences in information flows for tasks like pronoun resolution and metaphor detection. Our results show that our model permits novel insights into how LLMs represent actual natural language expressions, extending the comparison of isolated word embeddings and improving the interpretability of NLP models.