A Review of Developmental Interpretability in Large Language Models

📄 arXiv: 2508.15841v1 📥 PDF

作者: Ihor Kendiukhov

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

综述大型语言模型的开发性可解释性研究进展

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

关键词: 大型语言模型 可解释性 学习过程 AI安全 知识获取 认知发展 电路分析

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法主要集中在模型训练后的静态分析，缺乏对训练过程的动态理解，限制了对模型能力的深入解析。
  2. 方法要点：提出了一种开发性可解释性的方法，通过表征探测、因果追踪和电路分析等技术，深入研究LLM的学习过程。
  3. 实验或效果：通过对LLM能力发展历程的分析，揭示了知识获取的双相特性和学习策略的瞬态动态，为AI安全提供了新的视角。

📝 摘要（中文）

本综述综合了大型语言模型（LLM）开发性可解释性这一新兴但重要的领域。我们追溯了该领域从静态的后验分析到动态训练过程研究的演变。文章首先调查了基础方法，包括表征探测、因果追踪和电路分析，这些方法使研究人员能够解构学习过程。核心部分探讨了LLM能力的发展历程，详细描述了计算电路的形成与组成、知识获取的双相特性、上下文学习等学习策略的瞬态动态，以及训练中的相变现象。我们还探讨了与人类认知和语言发展的启示性平行关系，为理解LLM学习提供了有价值的概念框架。最后，我们认为这种开发性视角不仅是学术研究，更是主动AI安全的基石，提供了预测、监控和对齐模型能力获取过程的途径，并提出了面临的重大挑战和未来研究议程。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLM）可解释性不足的问题，现有方法主要依赖于静态的后验分析，无法有效揭示模型在训练过程中的动态变化和能力形成机制。

核心思路：论文提出了一种开发性可解释性的方法，强调对训练过程的动态研究，利用表征探测、因果追踪和电路分析等技术手段，帮助研究人员深入理解模型的学习过程及其能力演变。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 表征探测，用于分析模型内部表示；2) 因果追踪，揭示不同因素对模型学习的影响；3) 电路分析，解构模型的计算电路，理解其能力的形成与演变。

关键创新：最重要的技术创新在于将可解释性研究从静态分析转向动态过程研究，强调模型能力的形成与演变过程，提供了新的视角和方法论。

关键设计：在技术细节上，采用了多种探测和分析工具，结合定量与定性的方法，确保对模型学习过程的全面理解，具体参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

本研究揭示了LLM能力发展的双相特性和学习策略的瞬态动态，提供了对比分析的基础，强调了开发性可解释性在AI安全中的重要性。具体性能数据和对比基线尚未提供，但研究结果为未来的研究方向奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括AI安全、模型优化和教育技术等。通过深入理解LLM的学习过程，研究人员可以更好地预测和监控模型的行为，从而提高AI系统的透明度和可靠性，最终实现更有益的人工智能应用。

📄 摘要（原文）

This review synthesizes the nascent but critical field of developmental interpretability for Large Language Models. We chart the field's evolution from static, post-hoc analysis of trained models to a dynamic investigation of the training process itself. We begin by surveying the foundational methodologies, including representational probing, causal tracing, and circuit analysis, that enable researchers to deconstruct the learning process. The core of this review examines the developmental arc of LLM capabilities, detailing key findings on the formation and composition of computational circuits, the biphasic nature of knowledge acquisition, the transient dynamics of learning strategies like in-context learning, and the phenomenon of emergent abilities as phase transitions in training. We explore illuminating parallels with human cognitive and linguistic development, which provide valuable conceptual frameworks for understanding LLM learning. Finally, we argue that this developmental perspective is not merely an academic exercise but a cornerstone of proactive AI safety, offering a pathway to predict, monitor, and align the processes by which models acquire their capabilities. We conclude by outlining the grand challenges facing the field, such as scalability and automation, and propose a research agenda for building more transparent, reliable, and beneficial AI systems.