Momentum Point-Perplexity Mechanics in Large Language Models

📄 arXiv: 2508.08492v1 📥 PDF

作者: Lorenzo Tomaz, Judd Rosenblatt, Thomas Berry Jones, Diogo Schwerz de Lucena

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

提出动量点-困惑度机制以研究大语言模型的内部状态变化

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

关键词: 大语言模型 状态变化 物理学视角 雅可比引导 可解释性 文本生成 模型控制

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大语言模型在推理过程中，内部状态变化的规律性和可解释性不足，导致模型行为难以预测。
  2. 方法要点：提出动量点-困惑度机制，通过物理学视角分析隐藏状态变化，并引入雅可比引导方法进行控制。
  3. 实验或效果：在两个模型中，该方法保持了近乎恒定的能量，并生成了语义质量更高的文本延续，优于自然输出。

📝 摘要（中文）

本研究采用基于物理的视角，探讨大语言模型在推理过程中内部隐藏状态如何随每个token变化。研究涵盖20个开源变换器模型（参数从135M到3B），发现一种结合隐藏状态变化率和下一个token确定性的量，类似于物理中的能量，几乎保持不变。随机权重模型比预训练模型更紧密地保持这种“能量”，而训练则使模型进入更快、更果断的状态，具有更大的变异性。通过这种“对数拉格朗日”视角，提出了一种名为雅可比引导的控制方法，能够以最小的方式扰动隐藏状态以偏向目标token。该方法在两个测试模型中保持了近乎恒定的能量，并产生了比模型自然输出更高语义质量的延续。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大语言模型在推理过程中内部状态变化的可解释性和可预测性问题。现有方法往往缺乏对状态变化的深入理解，导致模型行为难以控制和解释。

核心思路：本研究通过引入物理学中的能量概念，分析隐藏状态的变化率与下一个token的确定性，提出了一种新的控制方法——雅可比引导，旨在以最小的扰动引导模型生成目标token。

技术框架：整体架构包括状态变化分析、能量保持机制和雅可比引导控制三个主要模块。首先分析模型的隐藏状态变化，然后应用能量保持原则，最后通过雅可比引导进行状态扰动。

关键创新：最重要的技术创新在于将物理学的能量概念引入到大语言模型的分析中，形成了一种新的视角来理解和控制模型行为。这与传统的基于梯度的方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，研究中使用了20个不同规模的变换器模型，损失函数设计上采用了与能量保持相关的指标，确保模型在生成过程中保持状态变化的稳定性。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用雅可比引导方法的模型在保持近乎恒定的能量的同时，生成的文本延续在语义质量上显著优于模型的自然输出，具体提升幅度未明确给出，但评价结果显示出明显的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本生成、对话系统和内容创作等。通过提高模型的可预测性和对人类意图的对齐，能够在实际应用中减少风险，提升用户体验。未来，该方法可能为大语言模型的安全性和可靠性提供新的解决方案。

📄 摘要（原文）

We take a physics-based approach to studying how the internal hidden states of large language models change from token to token during inference. Across 20 open-source transformer models (135M-3B parameters), we find that a quantity combining the rate of change in hidden states and the model's next-token certainty, analogous to energy in physics, remains nearly constant. Random-weight models conserve this "energy" more tightly than pre-trained ones, while training shifts models into a faster, more decisive regime with greater variability. Using this "log-Lagrangian" view, we derive a control method called Jacobian steering, which perturbs hidden states in the minimal way needed to favor a target token. This approach maintained near-constant energy in two tested models and produced continuations rated higher in semantic quality than the models' natural outputs. Viewing transformers through this mechanics lens offers a principled basis for interpretability, anomaly detection, and low-risk steering. This could help make powerful models more predictable and aligned with human intent.