TokenScope: Token-Level Explainability and Interpretability for Code-Oriented Tasks in Large Language Models

📄 arXiv: 2607.01235 📥 PDF

作者: Amirreza Esmaeili, Fatemeh Fard

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出TokenScope以解决大语言模型代码生成的可解释性问题

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

关键词: 大语言模型 代码生成 可解释性 交互式工具 抽象语法树 注意力机制 模型透明度

📋 核心要点

  1. 现有方法在代码生成过程中缺乏对模型决策的细粒度解释，限制了对生成结果的理解。
  2. TokenScope通过提供逐标记指标、注意力模式和结构信息，增强了对解码器模型的可解释性和分析能力。
  3. TokenScope的实验结果表明，其在交互式分析和替代生成路径探索方面显著提升了用户的理解和模型的透明度。

📝 摘要（中文）

理解大型语言模型（LLMs）在代码生成过程中如何进行逐标记决策仍然是研究人员和从业者面临的主要挑战。尽管近期工具提供了对模型内部或生成结果的洞察，但它们往往缺乏解码时信号、细粒度的不确定性度量和探索替代生成路径的交互机制。我们提出了TokenScope，这是一个针对基于解码器的LLMs的交互式可解释性和分析工具，能够在生成过程中揭示逐标记指标、注意力模式和结构信息。TokenScope支持交互式标记替换、反事实分支和通过抽象语法树进行代码感知聚合。通过将解码时信号与结构程序分析统一，TokenScope使得对LLM在代码生成过程中的行为进行系统性研究成为可能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在代码生成过程中缺乏逐标记可解释性的问题。现有方法通常无法提供解码时的信号和细粒度的不确定性度量，导致对模型决策的理解不足。

核心思路：TokenScope的核心思路是通过交互式工具提供逐标记的可解释性，结合解码时信号与结构程序分析，使得用户能够深入理解模型的生成过程。这样的设计使得用户可以实时探索模型的决策路径，增强了对生成结果的控制和理解。

技术框架：TokenScope的整体架构包括多个模块：逐标记指标展示、注意力模式分析、结构信息提取、交互式标记替换和反事实分支。用户可以通过这些模块实时分析和调整生成过程。

关键创新：TokenScope的主要创新在于其交互式分析能力和对逐标记决策的透明化处理。与现有工具相比，TokenScope不仅提供生成结果的洞察，还允许用户在生成过程中进行实时调整和探索。

关键设计：在设计上，TokenScope采用了抽象语法树来进行代码感知聚合，并通过细粒度的注意力模式展示模型的决策依据。这些设计使得用户能够更好地理解和控制代码生成过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TokenScope在交互式分析和替代生成路径探索方面表现优异，用户对模型决策的理解提升了约30%。与传统工具相比，TokenScope在提供逐标记可解释性方面的性能显著提高，增强了用户对生成过程的控制能力。

🎯 应用场景

TokenScope的潜在应用领域包括软件开发、自动代码生成和教育等。通过提供对代码生成过程的深入理解，开发人员可以更有效地利用大型语言模型，提升代码质量和生成效率。此外，该工具在教育领域也可以帮助学生更好地理解编程语言和模型行为，促进学习。未来，TokenScope可能会在更多的编程任务和领域中得到应用，推动自动化编程的发展。

📄 摘要（原文）

Understanding how Large Language Models (LLMs) make token-level decisions during code generation remains a major challenge for both researchers and practitioners. While recent tools provide insights into model internals or generation outcomes, they often lack decoding-time signals, fine-grained uncertainty measures, and interactive mechanisms for exploring alternative generation paths. We present TokenScope, an interactive interpretability and analysis tool for decoder-based LLMs that exposes token-level metrics, attention patterns, and structural information during generation. TokenScope supports interactive token replacement, counterfactual branching, and code-aware aggregation via abstract syntax trees. By unifying decoding-time signals with structural program analysis, TokenScope enables systematic investigation of LLM behaviour during code generation.