LLM Interpretability with Identifiable Temporal-Instantaneous Representation

📄 arXiv: 2509.23323v1 📥 PDF

作者: Xiangchen Song, Jiaqi Sun, Zijian Li, Yujia Zheng, Kun Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-27

备注: NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出可识别时序瞬时表示的LLM可解释性框架，提升概念关系发现能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可解释性 因果表示学习 时序建模 瞬时关系 稀疏自编码器 概念关系发现

📋 核心要点

  1. 现有LLM可解释性方法，如稀疏自编码器，缺乏对时序依赖和瞬时关系的建模，且缺乏理论保证。
  2. 论文提出可识别的时序因果表示学习框架，专门为LLM高维概念空间设计，捕捉时延和瞬时因果关系。
  3. 通过扩展SAE技术，该框架成功发现LLM激活中具有意义的概念关系，提升了LLM的可解释性。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLM）展现出卓越的能力，但理解其内部表示仍然充满挑战。稀疏自编码器（SAE）等机制可解释性工具旨在从LLM中提取可解释的特征，但缺乏时序依赖性建模、瞬时关系表示以及更重要的理论保证，从而削弱了后续分析所需的理论基础和实践信心。因果表示学习（CRL）为揭示潜在概念提供了理论基础，但由于计算效率低下，现有方法无法扩展到LLM丰富的概念空间。为了弥合这一差距，我们引入了一个专为LLM高维概念空间设计的可识别时序因果表示学习框架，捕捉时延和瞬时因果关系。我们的方法提供了理论保证，并在扩展到与真实世界复杂性相匹配的合成数据集上展示了有效性。通过使用我们的时序因果框架扩展SAE技术，我们成功地发现了LLM激活中具有意义的概念关系。我们的研究结果表明，对时序和瞬时概念关系进行建模可以提高LLM的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）可解释性方法，例如基于稀疏自编码器（SAE）的方法，主要关注于提取可解释的特征，但忽略了LLM内部概念之间复杂的时序依赖关系和瞬时因果关系。此外，这些方法缺乏坚实的理论基础，难以保证提取出的特征的可靠性和有效性。因此，如何有效地建模LLM内部概念的时序和瞬时关系，并提供理论保证，是当前LLM可解释性研究面临的重要挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用因果表示学习（CRL）的理论优势，构建一个可识别的时序因果表示学习框架，以捕捉LLM内部概念之间的时间延迟因果关系和瞬时因果关系。通过将SAE与该框架相结合，可以更准确地发现LLM激活中具有意义的概念关系，从而提高LLM的可解释性。这种方法旨在弥合现有可解释性方法在时序建模和理论保证方面的不足。

技术框架：该框架主要包含以下几个关键模块：1) 数据预处理：从LLM的激活层提取数据，并进行必要的预处理，例如降维和归一化。2) 时序因果结构学习：利用因果发现算法，例如PC算法或LiNGAM，学习LLM内部概念之间的时间延迟因果关系。3) 瞬时因果关系建模：使用结构方程模型（SEM）或类似的因果建模技术，捕捉概念之间的瞬时因果关系。4) 表示学习：结合时序和瞬时因果关系，使用SAE或其他表示学习方法，学习LLM内部概念的低维表示。5) 可解释性分析：分析学习到的概念表示，揭示LLM内部的知识表示和推理过程。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个可识别的时序因果表示学习框架，该框架专门为LLM的高维概念空间设计，能够同时捕捉时间延迟因果关系和瞬时因果关系。与现有的可解释性方法相比，该框架具有以下优势：1) 理论保证：基于因果表示学习的理论基础，提供了提取出的概念表示的可靠性和有效性的理论保证。2) 时序建模：能够显式地建模LLM内部概念之间的时间依赖关系，从而更准确地反映LLM的动态行为。3) 瞬时关系建模：能够捕捉概念之间的瞬时因果关系，从而更全面地理解LLM的内部机制。

关键设计：在时序因果结构学习方面，论文可能采用了改进的PC算法，以适应LLM高维数据的特点。在瞬时因果关系建模方面，可能使用了非线性结构方程模型，以捕捉概念之间复杂的非线性关系。在表示学习方面，可能采用了稀疏约束的自编码器，以提取可解释的特征。损失函数的设计可能包括重构误差、稀疏性约束和因果一致性约束，以保证学习到的表示既具有代表性，又符合因果关系。

📊 实验亮点

论文在合成数据集上验证了所提出框架的有效性，并将其扩展到真实LLM的激活数据上。实验结果表明，该框架能够成功发现LLM内部具有意义的概念关系，例如概念之间的因果依赖关系。通过与传统的SAE方法进行比较，该框架在概念关系发现的准确性和完整性方面均取得了显著提升。

🎯 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和可控性，例如诊断模型偏差、增强模型鲁棒性、改进模型训练方法等。通过理解LLM内部的概念关系，可以更好地控制模型的行为，并使其更安全可靠。此外，该方法还可以应用于其他深度学习模型的可解释性研究，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Despite Large Language Models' remarkable capabilities, understanding their internal representations remains challenging. Mechanistic interpretability tools such as sparse autoencoders (SAEs) were developed to extract interpretable features from LLMs but lack temporal dependency modeling, instantaneous relation representation, and more importantly theoretical guarantees, undermining both the theoretical foundations and the practical confidence necessary for subsequent analyses. While causal representation learning (CRL) offers theoretically grounded approaches for uncovering latent concepts, existing methods cannot scale to LLMs' rich conceptual space due to inefficient computation. To bridge the gap, we introduce an identifiable temporal causal representation learning framework specifically designed for LLMs' high-dimensional concept space, capturing both time-delayed and instantaneous causal relations. Our approach provides theoretical guarantees and demonstrates efficacy on synthetic datasets scaled to match real-world complexity. By extending SAE techniques with our temporal causal framework, we successfully discover meaningful concept relationships in LLM activations. Our findings show that modeling both temporal and instantaneous conceptual relationships advances the interpretability of LLMs.