Context Copying Modulation: The Role of Entropy Neurons in Managing Parametric and Contextual Knowledge Conflicts

📄 arXiv: 2509.10663v2 📥 PDF

作者: Zineddine Tighidet, Andrea Mogini, Hedi Ben-younes, Jiali Mei, Patrick Gallinari, Benjamin Piwowarski

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-17)

备注: Accepted at EMNLP 2025

期刊: EMNLP 2025

💡 一句话要点

利用熵神经元抑制上下文复制，解决LLM参数知识与上下文冲突问题

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

关键词: 大型语言模型 上下文复制 熵神经元 知识冲突 Transformer模型

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在处理与自身知识冲突的上下文信息时，行为不一致，缺乏合理的解释。
  2. 该研究提出熵神经元在抑制上下文复制中起作用，通过调节它们来解决参数知识与上下文的冲突。
  3. 实验结果表明，熵神经元确实负责抑制上下文复制，消融它们会显著改变LLM的生成行为。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在面对与其内部参数知识相冲突的上下文信息时，其行为表现不一致，并且对于预期输出分布没有普遍接受的解释。最近的研究表明，在自回归Transformer模型中存在一类神经元——称为熵神经元——它们对模型输出熵产生显著影响，同时对预测token的排序影响适中。本文研究了一个初步的观点，即这些神经元参与抑制Transformer中的上下文复制行为，通过观察它们在解决上下文信息和参数信息之间的冲突中的作用。我们证明了熵神经元负责抑制一系列LLM中的上下文复制，并且消融它们会导致生成过程的显著变化。这些结果增强了我们对LLM在处理冲突信息时的内部动态的理解。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在处理与自身参数知识相冲突的上下文信息时，其行为表现不稳定，难以预测。现有的方法缺乏对这种冲突解决机制的深入理解，无法有效控制模型的输出行为。模型有时会忽略上下文信息，坚持自身的参数知识，有时又会盲目复制上下文，导致生成结果不符合预期。

核心思路：本文的核心思路是研究Transformer模型中的“熵神经元”在解决参数知识与上下文信息冲突中的作用。作者假设这些神经元参与了抑制上下文复制的行为，通过调节这些神经元，可以控制模型在参数知识和上下文信息之间进行权衡。这种思路旨在揭示LLM内部的冲突解决机制，并为控制模型的生成行为提供一种新的方法。

技术框架：本文的研究方法主要包括以下几个步骤：1) 识别LLM中的熵神经元；2) 设计实验，使模型面临参数知识与上下文信息冲突的情况；3) 通过消融（ablating）熵神经元，观察模型生成行为的变化；4) 分析实验结果，评估熵神经元在抑制上下文复制中的作用。整体流程围绕熵神经元展开，通过干预和观察其对模型输出的影响，来验证其在冲突解决中的作用。

关键创新：本文的关键创新在于发现了熵神经元在抑制上下文复制中的作用。以往的研究主要关注模型整体的性能和行为，而本文深入到神经元层面，揭示了特定类型的神经元在解决冲突信息中的特殊功能。这种微观层面的分析为理解LLM的内部机制提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何准确识别熵神经元；2) 如何构建参数知识与上下文信息冲突的实验场景；3) 如何有效地消融熵神经元，并观察其对模型输出的影响。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节可能根据不同的LLM而有所差异，但整体思路是保持一致的。

📊 实验亮点

实验结果表明，消融熵神经元会导致LLM生成行为的显著变化，具体表现为上下文复制的倾向增加。这证实了熵神经元在抑制上下文复制中起着关键作用。该研究在一系列LLM上进行了验证，表明这一发现具有一定的普适性。虽然论文中没有给出具体的性能数据提升，但其揭示的内部机制为未来优化LLM提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型在知识密集型任务中的表现，例如问答系统、知识图谱推理等。通过控制熵神经元，可以使模型更好地权衡参数知识和上下文信息，从而生成更准确、更符合用户意图的答案。此外，该研究也有助于开发更可控、更可靠的LLM，减少模型产生幻觉和错误信息的风险。

📄 摘要（原文）

The behavior of Large Language Models (LLMs) when facing contextual information that conflicts with their internal parametric knowledge is inconsistent, with no generally accepted explanation for the expected outcome distribution. Recent work has identified in autoregressive transformer models a class of neurons -- called entropy neurons -- that produce a significant effect on the model output entropy while having an overall moderate impact on the ranking of the predicted tokens. In this paper, we investigate the preliminary claim that these neurons are involved in inhibiting context copying behavior in transformers by looking at their role in resolving conflicts between contextual and parametric information. We show that entropy neurons are responsible for suppressing context copying across a range of LLMs, and that ablating them leads to a significant change in the generation process. These results enhance our understanding of the internal dynamics of LLMs when handling conflicting information.