Neural Activation Patterns Across Language Model Architectures: A Comprehensive Analysis of Cognitive Task Performance

📄 arXiv: 2605.15436v1 📥 PDF

作者: Mahdi Naser-Moghadasi, Faezeh Ghaderi

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-05-14

备注: 8 pages, accepted at IEEE BigData 2025

💡 一句话要点

分析六种LLM架构在认知任务中的神经激活模式，揭示模型特性。

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

关键词: 大型语言模型 神经激活模式 认知任务 注意力熵 稀疏性 模型架构 模型选择 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对不同LLM架构在处理认知任务时神经激活模式的深入比较分析。
  2. 通过测量激活值、注意力熵和稀疏性，揭示不同架构在处理不同认知任务时的差异。
  3. 实验表明，数学推理任务产生最高的注意力熵，解码器模型具有更高的稀疏性。

📝 摘要（中文）

本文全面分析了六种不同的大型语言模型（LLM）架构中的神经激活模式，考察了它们在十二个认知任务类别上的表现。通过系统地测量最终激活值、注意力熵和稀疏性模式，揭示了编码器和解码器架构在处理不同认知任务时存在的根本差异。对144个任务-模型组合的分析表明，数学推理在所有架构中始终产生最高的注意力熵，而解码器模型相比编码器模型表现出显著更高的稀疏性模式。这些发现为现代语言模型的计算特性及其特定于任务的神经行为提供了关键见解，对大数据应用中的模型选择和优化具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）架构众多，但缺乏对其在执行不同认知任务时内部神经激活模式的系统性比较分析。现有方法难以深入理解不同架构在处理特定任务时的计算特性，阻碍了模型选择和优化。

核心思路：本文的核心思路是通过量化分析不同LLM架构在执行一系列认知任务时的神经激活模式，包括最终激活值、注意力熵和稀疏性。通过比较这些指标，揭示不同架构在处理不同类型任务时的差异，从而深入理解其计算特性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择六种具有代表性的LLM架构（具体架构类型未知）；2) 定义十二个认知任务类别（具体任务类型未知）；3) 使用这些模型执行这些任务，并记录最终激活值、注意力熵和稀疏性等指标；4) 对这些指标进行统计分析和比较，揭示不同架构在处理不同任务时的差异。

关键创新：该研究的关键创新在于其系统性地比较了多种LLM架构在处理不同认知任务时的神经激活模式，并量化分析了这些模式的差异。通过注意力熵和稀疏性等指标，更深入地理解了不同架构的计算特性，为模型选择和优化提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的LLM架构，覆盖了编码器和解码器等不同类型；2) 定义了涵盖不同认知能力的十二个任务类别；3) 使用了注意力熵来衡量模型在处理任务时的信息分布；4) 使用稀疏性来衡量模型激活的效率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，数学推理任务在所有架构中始终产生最高的注意力熵，表明该任务需要模型更广泛地关注输入信息。此外，解码器模型相比编码器模型表现出显著更高的稀疏性模式，表明解码器模型在处理任务时可能更加高效。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大数据应用中的模型选择和优化。通过理解不同LLM架构在处理特定任务时的计算特性，可以选择更适合的模型，并针对性地进行优化，提高模型性能和效率。此外，该研究还可以为开发更高效、更智能的LLM架构提供指导。

📄 摘要（原文）

This paper presents a comprehensive analysis of neural activation patterns across six distinct large language model (LLM) architectures, examining their performance on twelve cognitive task categories. Through systematic measurement of final activation values, attention entropy, and sparsity patterns, we reveal fundamental differences in how encoder and decoder architectures process diverse cognitive tasks. Our analysis of 144 task-model combinations demonstrates that mathematical reasoning consistently produces the highest attention entropy across all architectures, while decoder models exhibit significantly higher sparsity patterns compared to encoder models. The findings provide critical insights into the computational characteristics of modern language models and their task-specific neural behaviors, with implications for model selection and optimization in big data applications.