Modeling Transformers as complex networks to analyze learning dynamics

📄 arXiv: 2509.15269v1 📥 PDF

作者: Elisabetta Rocchetti

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

将Transformer建模为复杂网络，分析LLM的学习动态

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

关键词: 大型语言模型 复杂网络 机理可解释性 学习动态 Transformer 因果推断 图论

📋 核心要点

  1. 大型语言模型学习动态的机理可解释性研究面临挑战，现有方法难以有效理解模型内部的复杂交互。
  2. 论文提出将Transformer模型表示为复杂网络，通过分析网络拓扑结构的变化来理解模型的学习过程。
  3. 实验结果表明，该方法能够揭示模型在训练过程中不同阶段的演化模式，并识别关键的信息传播和收集组件。

📝 摘要（中文）

本文从复杂网络理论（CNT）的角度研究大型语言模型（LLM）在训练过程中获得复杂能力的过程。提出了一种新颖的方法，将基于Transformer的LLM表示为一个有向加权图，其中节点是模型的计算组件（注意力头和MLP），边表示因果影响，通过基于干预的消融技术测量。通过跟踪Pythia-14M模型在典型归纳任务上的143个训练检查点的组件图的演变，分析了一系列图论指标。结果表明，网络结构经历了探索、巩固和细化等不同的阶段。具体而言，识别出稳定的信息传播器组件层次结构和动态的信息收集器组件集合，这些组件的角色在关键的学习节点上重新配置。这项工作表明，组件级别的网络视角为可视化和理解驱动LLM中功能电路形成的自组织原则提供了一个强大的宏观视角。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以有效理解大型语言模型（LLM）在训练过程中如何获得复杂能力，缺乏对模型内部组件之间交互的宏观视角。传统的分析方法往往难以揭示模型学习动态的本质，阻碍了对模型行为的深入理解。

核心思路：论文的核心思路是将Transformer模型视为一个复杂网络，其中模型的计算组件（注意力头和MLP）作为节点，组件之间的因果影响作为边。通过分析这个网络的拓扑结构和演化过程，可以揭示模型在训练过程中学习动态的模式，并识别关键的组件及其作用。这种方法提供了一种宏观的视角，有助于理解模型内部的自组织原则。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 将Transformer模型表示为一个有向加权图，节点为模型的计算组件，边表示组件之间的因果影响。2) 使用基于干预的消融技术来测量组件之间的因果影响，确定边的权重。3) 在模型的训练过程中，定期记录网络的拓扑结构和权重。4) 使用图论指标（例如，节点中心性、聚类系数等）来分析网络的演化过程，识别关键的学习阶段和组件。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将复杂网络理论应用于分析Transformer模型的学习动态。与传统的分析方法相比，这种方法提供了一种宏观的视角，能够揭示模型内部组件之间的复杂交互，并识别关键的学习阶段和组件。此外，该方法还提出了一种基于干预的消融技术来测量组件之间的因果影响，为构建准确的网络表示提供了基础。

关键设计：论文使用Pythia-14M模型进行实验，该模型在一个典型的归纳任务上进行训练。在训练过程中，每隔一段时间记录模型的网络结构，并计算一系列图论指标。论文还设计了一套指标来衡量组件的信息传播和收集能力，并分析这些指标在训练过程中的变化。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够揭示模型在训练过程中经历探索、巩固和细化等不同阶段。研究发现，模型中存在稳定的信息传播器组件层次结构和动态的信息收集器组件集合，这些组件的角色在关键的学习节点上重新配置。通过分析这些组件的演化过程，可以深入理解模型的学习动态。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大型语言模型的机理可解释性研究，帮助研究人员理解模型的学习过程和内部机制。此外，该方法还可以用于优化模型结构、提高训练效率，并为开发更强大的LLM提供指导。该研究还有助于提高人们对人工智能系统行为的信任度和可控性。

📄 摘要（原文）

The process by which Large Language Models (LLMs) acquire complex capabilities during training remains a key open question in mechanistic interpretability. This project investigates whether these learning dynamics can be characterized through the lens of Complex Network Theory (CNT). I introduce a novel methodology to represent a Transformer-based LLM as a directed, weighted graph where nodes are the model's computational components (attention heads and MLPs) and edges represent causal influence, measured via an intervention-based ablation technique. By tracking the evolution of this component-graph across 143 training checkpoints of the Pythia-14M model on a canonical induction task, I analyze a suite of graph-theoretic metrics. The results reveal that the network's structure evolves through distinct phases of exploration, consolidation, and refinement. Specifically, I identify the emergence of a stable hierarchy of information spreader components and a dynamic set of information gatherer components, whose roles reconfigure at key learning junctures. This work demonstrates that a component-level network perspective offers a powerful macroscopic lens for visualizing and understanding the self-organizing principles that drive the formation of functional circuits in LLMs.