SYNAPSE: Framework for Neuron Analysis and Perturbation in Sequence Encoding
作者: Jesús Sánchez Ochoa, Enrique Tomás Martínez Beltrán, Alberto Huertas Celdrán
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-03-09
💡 一句话要点
SYNAPSE：用于序列编码中神经元分析和扰动的框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: Transformer模型 神经元分析 可解释性 鲁棒性 前向钩子 线性探针 序列编码
📋 核心要点
- 现有神经元级别的可解释性方法依赖于任务或需要重新训练，缺乏跨领域和架构的通用性。
- SYNAPSE框架通过提取每层[CLS]表示，训练线性探针，并使用前向钩子干预，实现了免训练的神经元分析。
- 实验表明，任务相关信息编码在重叠的神经元子集中，揭示了Transformer模型的稳定性和脆弱性。
📝 摘要（中文）
近年来，人工智能已成为数据分析、预测和问题解决等复杂任务的强大助手，但其缺乏透明度引发了对其可靠性的担忧。在医疗保健或网络安全等敏感领域，确保透明度、可信度和鲁棒性至关重要，因为错误决策或成功攻击的后果可能很严重。先前的神经元级别可解释性方法主要是描述性的、任务相关的或需要重新训练，这限制了它们作为系统、可重用工具来评估跨架构和领域的内部鲁棒性的用途。为了克服这些限制，本研究提出了SYNAPSE，一个系统的、免训练的框架，用于理解和压力测试Transformer模型在各个领域的内部行为。它提取每层[CLS]表示，训练一个轻量级线性探针以获得全局和每类神经元排名，并在推理期间应用前向钩子干预。这种设计能够在不改变原始模型的情况下对内部表示进行受控实验，从而可以直接跨任务和架构测量和比较弱点、稳定性模式和标签特定敏感性。在所有实验中，SYNAPSE揭示了内部表示的一致的、领域无关的组织，其中任务相关信息被编码在广泛的、重叠的神经元子集中。这种冗余提供了强大的功能稳定性，而类间不对称性揭示了异构专业化模式并支持标签感知分析。相比之下，权重或logit空间中的小结构化操作足以重定向预测，突出了互补的脆弱性概况，并说明了SYNAPSE如何指导更强大的Transformer模型的开发。
🔬 方法详解
问题定义：现有神经元级别的可解释性方法通常是描述性的，依赖于特定任务，或者需要对模型进行重新训练。这限制了它们在不同架构和领域中作为系统性工具来评估模型内部鲁棒性的能力。因此，需要一种通用的、免训练的方法来理解和测试Transformer模型的内部行为，从而发现模型的弱点和潜在的脆弱性。
核心思路：SYNAPSE框架的核心思路是通过分析Transformer模型内部神经元的激活模式，来理解模型如何编码和处理信息。它通过提取每层的[CLS]表示，并训练一个轻量级的线性探针来对神经元的重要性进行排序。然后，通过前向钩子干预，可以在推理过程中有选择地激活或抑制某些神经元，从而观察这些神经元对模型预测的影响。这种方法允许在不改变原始模型的情况下进行受控实验，从而揭示模型的内部工作机制和潜在的脆弱性。
技术框架：SYNAPSE框架主要包含以下几个阶段：1) 表示提取：从Transformer模型的每一层提取[CLS]表示，这些表示被认为是模型对输入序列的全局总结。2) 神经元排序：训练一个轻量级的线性探针，以根据神经元对预测结果的贡献程度对神经元进行排序。探针的目标是预测输入序列的标签。3) 前向钩子干预：在推理过程中，使用前向钩子干预来有选择地激活或抑制某些神经元。通过观察这些干预对模型预测的影响，可以评估神经元的重要性和模型的鲁棒性。4) 分析与评估：对实验结果进行分析，以揭示模型的内部工作机制、弱点和潜在的脆弱性。
关键创新：SYNAPSE框架的关键创新在于其免训练和通用的特性。它不需要对原始模型进行任何修改或重新训练，就可以对模型的内部行为进行分析和测试。此外，该框架可以应用于不同的Transformer架构和领域，从而提供了一种通用的方法来评估模型的鲁棒性和可解释性。
关键设计：SYNAPSE框架的关键设计包括：1) 使用[CLS]表示作为模型对输入序列的全局总结。2) 训练一个轻量级的线性探针，以避免对原始模型产生干扰。3) 使用前向钩子干预来实现对神经元的精确控制。4) 通过比较不同干预策略下的模型预测结果，来评估神经元的重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SYNAPSE框架的实验结果表明，任务相关信息被编码在广泛的、重叠的神经元子集中，这提供了强大的功能稳定性。同时，类间不对称性揭示了异构专业化模式，并支持标签感知分析。此外，实验还表明，权重或logit空间中的小结构化操作足以重定向预测，突出了互补的脆弱性概况。
🎯 应用场景
SYNAPSE框架可应用于多个领域，包括医疗保健、网络安全和金融等。它可以帮助识别模型中的弱点，提高模型的鲁棒性和可信度。此外，该框架还可以用于指导更强大的Transformer模型的开发，并提高模型的可解释性，从而促进人工智能在敏感领域的应用。
📄 摘要（原文）
In recent years, Artificial Intelligence has become a powerful partner for complex tasks such as data analysis, prediction, and problem-solving, yet its lack of transparency raises concerns about its reliability. In sensitive domains such as healthcare or cybersecurity, ensuring transparency, trustworthiness, and robustness is essential, since the consequences of wrong decisions or successful attacks can be severe. Prior neuron-level interpretability approaches are primarily descriptive, task-dependent, or require retraining, which limits their use as systematic, reusable tools for evaluating internal robustness across architectures and domains. To overcome these limitations, this work proposes SYNAPSE, a systematic, training-free framework for understanding and stress-testing the internal behavior of Transformer models across domains. It extracts per-layer [CLS] representations, trains a lightweight linear probe to obtain global and per-class neuron rankings, and applies forward-hook interventions during inference. This design enables controlled experiments on internal representations without altering the original model, thereby allowing weaknesses, stability patterns, and label-specific sensitivities to be measured and compared directly across tasks and architectures. Across all experiments, SYNAPSE reveals a consistent, domain-independent organization of internal representations, in which task-relevant information is encoded in broad, overlapping neuron subsets. This redundancy provides a strong degree of functional stability, while class-wise asymmetries expose heterogeneous specialization patterns and enable label-aware analysis. In contrast, small structured manipulations in weight or logit space are sufficient to redirect predictions, highlighting complementary vulnerability profiles and illustrating how SYNAPSE can guide the development of more robust Transformer models.