REMA: A Unified Reasoning Manifold Framework for Interpreting Large Language Model

📄 arXiv: 2509.22518v1 📥 PDF

作者: Bo Li, Guanzhi Deng, Ronghao Chen, Junrong Yue, Shuo Zhang, Qinghua Zhao, Linqi Song, Lijie Wen

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

REMA：统一的推理流形框架，用于解释大型语言模型

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可解释性 推理流形 几何分析 推理失败分析

📋 核心要点

  1. 大型语言模型推理过程复杂且难以理解，现有方法缺乏有效的几何分析视角。
  2. REMA框架通过构建“推理流形”概念，将模型内部表示的几何结构与推理成功与否联系起来。
  3. 实验证明REMA能有效定位推理失败的起始层，揭示错误推理的根源。

📝 摘要（中文）

理解大型语言模型（LLMs）执行复杂推理的方式及其失败机制是可解释性研究中的一项挑战。为了提供可测量的几何分析视角，我们定义了推理流形的概念，这是一种由与所有正确推理生成相对应的内部表示形成的潜在低维几何结构。这种结构可以被概念化为模型已学习成功解决给定任务的有效思维路径的体现。基于此概念，我们构建了REMA框架，通过定量比较与错误和正确推理样本相对应的内部模型表示的空间关系来解释失败的根源。具体来说，REMA首先通过计算每个错误表示到由正确表示近似形成的流形的k近邻距离来量化其几何偏差，从而提供统一的失败信号。然后，通过跟踪模型各层中的这种偏差指标，并将其与来自正确表示的内部波动基线进行比较，来定位这些偏差首次变得显著的发散点，从而识别推理链开始偏离正轨的位置。我们在各种语言和多模态模型及任务上的大量实验证明了推理流形的低维性质以及错误和正确推理表示之间的高度可分离性。结果还验证了REMA框架在分析推理失败根源方面的有效性。这项研究将抽象的推理失败与表示中可测量的几何偏差联系起来，为深入理解和诊断黑盒模型的内部计算过程提供了新的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）复杂推理过程的可解释性问题。现有方法难以理解LLMs如何进行推理以及推理失败的原因，缺乏一种有效的、可量化的分析框架来诊断和定位推理错误。现有方法无法将抽象的推理过程与模型内部的表示联系起来，难以深入理解LLMs的内部计算过程。

核心思路：论文的核心思路是将LLMs的推理过程映射到高维空间中的几何结构，即“推理流形”。假设正确的推理过程对应于流形上的点，而错误的推理过程则偏离该流形。通过分析错误推理表示与正确推理流形的几何偏差，可以量化推理错误的程度，并定位推理链中开始出错的位置。这种几何分析方法提供了一种新的视角来理解LLMs的推理过程。

技术框架：REMA框架包含以下主要步骤：1) 构建推理流形：收集LLM在特定任务上正确推理的内部表示，并使用降维技术（如PCA）近似构建推理流形。2) 计算几何偏差：对于每个错误推理的内部表示，计算其到推理流形的k近邻距离，作为几何偏差的度量。3) 定位发散点：在LLM的各层中跟踪几何偏差的变化，并与正确推理的内部波动基线进行比较，以确定偏差首次变得显著的层，即推理链开始偏离正轨的位置。

关键创新：REMA框架的关键创新在于：1) 提出了“推理流形”的概念，将抽象的推理过程与模型内部表示的几何结构联系起来。2) 提供了一种量化推理错误程度的几何偏差度量。3) 开发了一种定位推理链中错误起始位置的方法。与现有方法相比，REMA提供了一种更直观、更可解释的方式来理解LLMs的推理过程。

关键设计：REMA框架的关键设计包括：1) 使用k近邻距离作为几何偏差的度量，可以有效捕捉错误推理表示与正确推理流形的差异。2) 通过比较各层的几何偏差与内部波动基线，可以有效定位推理链中错误起始位置。3) 使用PCA等降维技术来近似构建推理流形，降低计算复杂度。

📊 实验亮点

实验结果表明：1) 推理流形具有低维性质，验证了该框架的理论基础。2) 错误和正确推理表示之间具有高度可分离性，表明几何偏差可以有效区分两者。3) REMA框架能够有效定位推理失败的起始层，为诊断和改进LLM提供了有力的工具。该框架在多种语言和多模态模型及任务上都取得了良好的效果。

🎯 应用场景

REMA框架可应用于各种LLM的诊断和改进，例如：1) 评估LLM在不同任务上的推理能力。2) 诊断LLM的推理缺陷，并指导模型改进。3) 开发更可靠、更可信赖的LLM。此外，该框架还可以用于研究LLM的内部工作机制，促进可解释性AI的发展。

📄 摘要（原文）

Understanding how Large Language Models (LLMs) perform complex reasoning and their failure mechanisms is a challenge in interpretability research. To provide a measurable geometric analysis perspective, we define the concept of the Reasoning Manifold, a latent low-dimensional geometric structure formed by the internal representations corresponding to all correctly reasoned generations. This structure can be conceptualized as the embodiment of the effective thinking paths that the model has learned to successfully solve a given task. Based on this concept, we build REMA, a framework that explains the origins of failures by quantitatively comparing the spatial relationships of internal model representations corresponding to both erroneous and correct reasoning samples. Specifically, REMA first quantifies the geometric deviation of each erroneous representation by calculating its k-nearest neighbors distance to the approximated manifold formed by correct representations, thereby providing a unified failure signal. It then localizes the divergence points where these deviations first become significant by tracking this deviation metric across the model's layers and comparing it against a baseline of internal fluctuations from correct representations, thus identifying where the reasoning chain begins to go off-track. Our extensive experiments on diverse language and multimodal models and tasks demonstrate the low-dimensional nature of the reasoning manifold and the high separability between erroneous and correct reasoning representations. The results also validate the effectiveness of the REMA framework in analyzing the origins of reasoning failures. This research connects abstract reasoning failures to measurable geometric deviations in representations, providing new avenues for in-depth understanding and diagnosis of the internal computational processes of black-box models.