Concept Layers: Enhancing Interpretability and Intervenability via LLM Conceptualization

📄 arXiv: 2502.13632v1 📥 PDF

作者: Or Raphael Bidusa, Shaul Markovitch

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

提出Concept Layers，通过LLM概念化增强LLM的可解释性和可干预性

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

关键词: 可解释性 可干预性 大型语言模型 概念瓶颈模型 概念层 偏差缓解 知识表示

📋 核心要点

  1. 现有LLM可解释性方法（如CBMs）依赖标注数据和架构修改，难以集成到现有流程。
  2. Concept Layers将模型内部表示投影到可解释的概念空间，无需人工标注概念集。
  3. 实验表明，Concept Layers在保持模型性能的同时，实现了可干预性，并可用于缓解偏差。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的不透明性促使了大量旨在增强其可解释性的研究，主要通过事后方法。最近的内置方法，如概念瓶颈模型（CBMs），通过结合显式的概念表示，提供了可解释性和可干预性。然而，这些方法存在关键限制，包括依赖于标记的概念数据集和显著的架构修改，这给重新集成到现有系统流程中带来了挑战。本文介绍了一种新的方法，通过将概念层（CLs）集成到现有模型的架构中，从而将可解释性和可干预性融入到现有模型中。我们的方法将模型的内部向量表示投影到一个概念性的、可解释的向量空间中，然后再重建并反馈到模型中。此外，我们通过算法搜索本体来寻找一组特定于任务或与任务无关的概念，从而消除了对人工选择的概念集的需求。我们在多个任务中评估了CLs，证明它们在实现有意义的干预的同时，保持了原始模型的性能和一致性。此外，我们展示了一个可干预性接口的概念验证，允许用户动态调整模型行为，例如在推理过程中减轻偏差。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLMs）缺乏透明度，难以解释其决策过程。虽然概念瓶颈模型（CBMs）等方法试图通过引入显式概念来提高可解释性，但它们依赖于人工标注的概念数据集，并且需要对模型架构进行显著修改，这使得它们难以集成到现有的系统流程中。因此，如何以非侵入式的方式提高LLM的可解释性和可干预性是一个关键问题。

核心思路：Concept Layers的核心思路是将LLM的内部向量表示投影到一个可解释的概念空间中。通过将模型的内部状态转换为人类可以理解的概念，可以更容易地理解模型的推理过程，并进行有针对性的干预。这种方法避免了对模型架构的重大修改，并且不需要人工标注的概念数据集。

技术框架：Concept Layers方法包含以下主要步骤：1) 将模型的内部向量表示投影到一个概念空间；2) 在概念空间中进行操作或干预；3) 将概念表示重建回原始向量空间，并将其反馈到模型中。该框架的关键组成部分包括：概念投影模块，用于将内部向量表示映射到概念空间；概念选择模块，用于自动选择与任务相关的概念；以及重建模块，用于将概念表示转换回原始向量空间。

关键创新：Concept Layers最重要的技术创新在于其非侵入式的可解释性和可干预性方法。与需要修改模型架构的CBMs不同，Concept Layers可以集成到现有的模型中，而无需进行重大修改。此外，Concept Layers通过算法自动选择概念，避免了对人工标注数据的依赖。

关键设计：Concept Layers的关键设计包括：1) 使用预训练的语言模型（如BERT）作为概念编码器，将概念描述转换为向量表示；2) 使用余弦相似度来衡量内部向量表示与概念向量之间的相似度，从而确定内部向量表示所激活的概念；3) 使用线性变换将概念表示重建回原始向量空间；4) 使用任务特定的损失函数来优化概念投影和重建模块的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Concept Layers在多个任务中保持了原始模型的性能和一致性。例如，在情感分析任务中，Concept Layers在实现有意义的干预的同时，保持了与原始模型相当的准确率。此外，实验还展示了一个可干预性接口，允许用户动态调整模型行为，例如在推理过程中减轻偏差。

🎯 应用场景

Concept Layers可应用于各种需要提高LLM可解释性和可干预性的领域，例如金融风控、医疗诊断和法律咨询。通过Concept Layers，用户可以理解模型做出决策的原因，并进行干预以纠正偏差或提高公平性。此外，Concept Layers还可以用于调试和优化LLM，提高其性能和可靠性。

📄 摘要（原文）

The opaque nature of Large Language Models (LLMs) has led to significant research efforts aimed at enhancing their interpretability, primarily through post-hoc methods. More recent in-hoc approaches, such as Concept Bottleneck Models (CBMs), offer both interpretability and intervenability by incorporating explicit concept representations. However, these methods suffer from key limitations, including reliance on labeled concept datasets and significant architectural modifications that challenges re-integration into existing system pipelines. In this work, we introduce a new methodology for incorporating interpretability and intervenability into an existing model by integrating Concept Layers (CLs) into its architecture. Our approach projects the model's internal vector representations into a conceptual, explainable vector space before reconstructing and feeding them back into the model. Furthermore, we eliminate the need for a human-selected concept set by algorithmically searching an ontology for a set of concepts that can be either task-specific or task-agnostic. We evaluate CLs across multiple tasks, demonstrating that they maintain the original model's performance and agreement while enabling meaningful interventions. Additionally, we present a proof of concept showcasing an intervenability interface, allowing users to adjust model behavior dynamically, such as mitigating biases during inference.