Neurons Speak in Ranges: Breaking Free from Discrete Neuronal Attribution

📄 arXiv: 2502.06809v2 📥 PDF

作者: Muhammad Umair Haider, Hammad Rizwan, Hassan Sajjad, Peizhong Ju, A. B. Siddique

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-05-21)

💡 一句话要点

提出 NeuronLens，通过神经元激活范围解释和操控LLM，提升干预精度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可解释性 神经元归因 激活范围 概念操控

📋 核心要点

  1. 现有神经元归因方法难以处理LLM中神经元的多义性，导致解释和干预精度不足。
  2. 论文提出 NeuronLens 框架，通过分析神经元激活范围分布，实现更精细的概念定位和操控。
  3. 实验表明，NeuronLens 能够减少干预时的意外干扰，并保持对目标概念的精确操控。

📝 摘要（中文）

理解大型语言模型（LLM）的内部机制对于提高其可信度和效用至关重要。以往的研究主要集中于将单个神经元映射到离散的语义概念。然而，这种映射难以处理LLM中固有的多义性，即单个神经元编码多个不同的概念。通过对基于编码器和解码器的LLM在不同数据集上的全面分析，我们观察到，即使是通过各种归因技术针对特定语义概念识别出的高度显著的神经元，也始终表现出多义行为。重要的是，细粒度概念的激活幅度遵循不同的、通常是高斯状的分布，且重叠最小。这一观察结果促使我们从神经元归因转向基于范围的解释。我们假设，解释和操纵神经元激活范围将能够更精确地解释LLM，并进行有针对性的干预。为了验证我们的假设，我们引入了NeuronLens，这是一种新颖的基于范围的解释和操纵框架，它提供了神经元激活分布的更精细视图，以在神经元内定位概念归因。大量的实证评估表明，NeuronLens显著减少了意外干扰，同时保持了对目标概念的精确操纵，优于神经元归因。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法主要将单个神经元映射到离散的语义概念，但LLM中的神经元通常具有多义性，即一个神经元可能编码多个不同的概念。这种多义性使得基于单个神经元的归因方法难以准确解释和操控LLM，容易产生意外干扰。

核心思路：论文的核心思路是观察到神经元对于不同的细粒度概念，其激活幅度遵循不同的分布（通常是高斯分布），并且这些分布之间的重叠很小。因此，可以通过分析神经元激活的范围，来区分神经元所代表的不同概念，从而实现更精确的解释和操控。

技术框架：NeuronLens 框架主要包含两个阶段：1) 神经元激活范围分析：通过分析神经元在不同输入下的激活值，构建神经元激活范围的分布模型。2) 基于范围的干预：根据神经元激活范围的分布模型，选择合适的激活范围进行干预，从而实现对特定概念的操控，同时减少对其他概念的干扰。

关键创新：最重要的创新点在于从神经元归因到神经元激活范围解释的转变。传统方法关注单个神经元与概念的对应关系，而 NeuronLens 关注神经元激活值的分布，从而能够更好地处理神经元的多义性。与现有方法的本质区别在于，NeuronLens 能够提供神经元内部更精细的概念划分，从而实现更精确的干预。

关键设计：NeuronLens 使用高斯混合模型来建模神经元激活范围的分布。对于干预策略，论文提出了基于范围选择的激活值修改方法，例如，只修改落在特定范围内的激活值，或者将激活值限制在特定范围内。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述，但此处不便赘述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NeuronLens 能够显著减少干预时的意外干扰，同时保持对目标概念的精确操控。与传统的神经元归因方法相比，NeuronLens 在概念操控的精度和干扰抑制方面均取得了显著提升。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，表明 NeuronLens 是一种有效的LLM解释和操控方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提高LLM的可解释性和可控性，例如，可以用于调试LLM的行为，修复LLM中的偏见，或者引导LLM生成特定类型的文本。此外，该方法还可以用于分析LLM的学习机制，帮助我们更好地理解LLM的内部工作原理。未来可能应用于安全领域，对LLM进行安全加固，防止恶意利用。

📄 摘要（原文）

Interpreting the internal mechanisms of large language models (LLMs) is crucial for improving their trustworthiness and utility. Prior work has primarily focused on mapping individual neurons to discrete semantic concepts. However, such mappings struggle to handle the inherent polysemanticity in LLMs, where individual neurons encode multiple, distinct concepts. Through a comprehensive analysis of both encoder and decoder-based LLMs across diverse datasets, we observe that even highly salient neurons, identified via various attribution techniques for specific semantic concepts, consistently exhibit polysemantic behavior. Importantly, activation magnitudes for fine-grained concepts follow distinct, often Gaussian-like distributions with minimal overlap. This observation motivates a shift from neuron attribution to range-based interpretation. We hypothesize that interpreting and manipulating neuron activation ranges would enable more precise interpretability and targeted interventions in LLMs. To validate our hypothesis, we introduce NeuronLens, a novel range-based interpretation and manipulation framework that provides a finer view of neuron activation distributions to localize concept attribution within a neuron. Extensive empirical evaluations demonstrate that NeuronLens significantly reduces unintended interference, while maintaining precise manipulation of targeted concepts, outperforming neuron attribution.