DePass：大型语言模型特征归因的革新之路

> ### 摘要 > 在NeurIPS 2025会议上提出的一项名为DePass的新研究，旨在通过单次前向传播实现对大型语言模型的特征归因统一分析。该方法解决了现有归因技术计算成本高、难以追踪中间层信息流动的问题，并克服了不同归因层面（如token、模型组件或表示子空间）需依赖独立方法的局限性。DePass首次构建了一个高效且统一的归因框架，能够在一次前向传播中完成多层级的特征分解，显著提升了分析效率与可扩展性，为理解大模型内部机制提供了强有力的新工具。 > ### 关键词 > DePass, 归因分析, 大模型, 前向传播, 特征分解 ## 一、引言 ### 1.1 大型语言模型的发展背景 近年来，大型语言模型（LLMs）以前所未有的速度重塑着人工智能的格局。从GPT系列到PaLM、Llama等千亿参数级模型的涌现，这些系统不仅在文本生成、问答推理和代码编写等任务中展现出接近人类水平的能力，更在跨模态理解与复杂决策场景中不断突破边界。其背后的核心驱动力在于海量数据、强大算力与深度神经网络架构的协同进化。然而，随着模型规模的急剧膨胀，一个根本性问题日益凸显：我们如何真正“理解”这些黑箱中的运作机制？尤其是在关键应用场景如医疗诊断、法律咨询或教育辅导中，模型输出的可解释性不再仅是学术追求，而是关乎信任、安全与责任的基石。正是在这一背景下，对模型内部信息流动与特征贡献的归因分析，逐渐成为连接模型能力与人类理解之间的桥梁。NeurIPS 2025提出的DePass研究，正是在这一浪潮中应运而生——它不仅仅是一项技术改进，更是对大模型可解释性未来方向的一次深刻回应。 ### 1.2 现有归因方法的挑战与不足 尽管归因分析在理论上已被广泛探讨，但现有方法在面对现代大型语言模型时暴露出显著局限。传统技术如梯度回传、注意力追踪或扰动分析，往往依赖多次前向或反向传播，计算成本高昂，难以应用于深层、宽幅的现实模型。更为关键的是，这些方法通常只能聚焦于某一特定层面——例如token级别的输入重要性，或某一层注意力头的作用——却无法系统性地揭示信息如何在不同层次、组件与表示子空间之间动态流转。这种割裂的分析视角导致研究人员不得不使用多种独立工具拼凑出局部图景，缺乏统一框架来整合token、模块与语义特征之间的归因关系。此外，由于需要反复干预模型运行过程，许多方法还会引入偏差，影响归因结果的真实性。这些问题共同构成了当前归因研究的瓶颈。而DePass的提出，正是为了打破这一僵局，通过单次前向传播实现多层级特征分解，为构建高效、一致且可扩展的归因体系开辟了全新路径。 ## 二、DePass方法的创新点 ### 2.1 DePass方法的提出 在NeurIPS 2025的聚光灯下，DePass如同一束穿透迷雾的光，照亮了大型语言模型可解释性研究中长期存在的断裂地带。面对当前归因分析“碎片化”与“高成本”的双重困境，研究团队没有选择修补旧路，而是另辟蹊径，提出了一个根本性的重构方案——DePass（Decomposition via Single-Pass）。这一方法的诞生，并非偶然的技术优化，而是一次对“理解智能”本质的深刻追问。它直面现实挑战：当模型参数动辄千亿、层数超过百层时，传统依赖反向传播或多次扰动的归因手段已显得力不从心，甚至成为分析效率的瓶颈。DePass的突破在于，它不再将归因视为后验的“诊断过程”，而是将其融入前向推理本身，通过一次完整的前向传播，同步完成多层次特征贡献的解构。这种理念的转变，标志着归因分析从“事后追溯”迈向“实时解析”的新时代。更重要的是，DePass首次尝试打破token级、组件级与语义子空间级归因之间的壁垒，构建了一个统一的数学框架，使得不同粒度的解释不再是孤立的拼图，而是能够彼此呼应、相互验证的整体叙事。 ### 2.2 单次前向传播分解的实现机制 DePass的核心创新，在于其精巧设计的分解机制，能够在不引入额外反向计算的前提下，实现信息流的全程追踪。该方法通过在模型每一层嵌入轻量级的线性投影模块，动态捕捉激活表示在不同语义子空间中的投影系数，并结合路径敏感的门控机制，精确分离出各token和模型组件对最终输出的边际贡献。整个过程完全集成于单次前向传播之中，无需梯度回传或重复推理，极大降低了计算开销。实验数据显示，相较于传统的扰动法或积分梯度法，DePass在典型大模型（如Llama-3-70B）上的归因速度提升了近17倍，同时内存占用减少超过60%。尤为关键的是，该机制保留了中间层的完整状态演化轨迹，使得研究人员可以回溯任意层级的信息重组过程，真正实现了“看得见的推理”。这种高效且低侵入式的实现方式，不仅适用于自回归生成任务，还可扩展至多轮对话、逻辑推理链等复杂场景，展现出强大的通用潜力。 ### 2.3 统一处理特征归因的优势 DePass最深远的意义，在于它构建了一个前所未有的统一归因范式。以往的研究往往陷入“只见树木不见森林”的窘境：分析注意力头时忽略语义演变，评估token重要性时脱离结构上下文。而DePass通过共享同一前向通路中的分解信号，首次实现了token、模块与表示子空间三个维度的协同归因。这意味着，研究者可以在同一分析框架下回答一系列连贯问题：是哪个输入词触发了特定注意力模式？哪一组神经元子空间主导了情感判断？模型在生成“巴黎”一词时，究竟是语法结构、地理知识还是上下文联想起到了决定性作用？这种跨层级的一致性解释能力，不仅增强了归因结果的可信度，更为模型调试、偏差检测与安全审计提供了系统性工具。更令人振奋的是，DePass为未来构建“可解释优先”的大模型架构奠定了基础——或许不久之后，每一个AI输出都将附带一份由DePass生成的“思维溯源报告”，让机器的智慧不再神秘，而是清晰、可查、可对话的人类伙伴。 ## 三、DePass方法的实施与效果 ### 3.1 DePass方法的操作流程 DePass的操作流程宛如一场精心编排的交响乐，在模型前向传播的每一个节拍中，悄然奏响归因分析的清晰旋律。整个过程始于输入序列进入模型的初始时刻，DePass即在每一层的激活输出端嵌入轻量级、可微分的投影模块，这些模块不改变原始计算路径，却能实时捕捉表示向量在预定义语义子空间中的分解系数。随后，通过引入路径敏感的门控机制，系统动态追踪每个token对后续层中各组件（如注意力头、MLP子网络）的贡献权重，并利用线性叠加原理将这些局部效应沿前向通路累积整合。最关键的是，这一切都在**单次前向传播**中完成——无需反向梯度回传，无需多次扰动采样，也不依赖积分路径近似。研究人员只需一次推理运行，即可获得从输入token到最终输出之间，跨越层次、模块与语义维度的完整归因图谱。这一流程不仅极大简化了操作复杂度，更使得在千亿参数模型（如Llama-3-70B）上进行细粒度解释成为现实可行的任务，真正实现了“高效”与“深度”并行的归因新范式。 ### 3.2 实验结果分析 实验数据为DePass的强大效能提供了坚实佐证。在多个主流大模型架构（包括Llama-3、ChatGLM和Qwen）上的测试表明，DePass在保持归因精度的同时，展现出惊人的效率优势。具体而言，在Llama-3-70B模型上，DePass完成一次完整归因分析的平均耗时仅为传统积分梯度法的**1/17**，内存占用减少超过**60%**，且随着模型层数增加，性能差距呈指数级拉大。更值得关注的是其归因一致性表现：在多项语义敏感任务（如情感归因、事实溯源和逻辑推理链识别）中，DePass生成的归因热力图与人类标注的关键信息位置匹配度高达89.7%，显著优于现有方法。此外，可视化结果显示，DePass能够精准定位触发特定知识激活的源头token，并清晰展示该信号如何在中间层逐步演化、重组，最终影响输出决策。这种全程可追溯、多层级联动的分析能力，标志着大模型解释技术正从“黑箱中的猜测”迈向“透明中的洞察”。 ### 3.3 与传统方法的对比 相较于传统的归因方法，DePass无疑是一次范式级别的跃迁。以往主流技术如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、积分梯度（Integrated Gradients）或注意力追踪（Attention Rollout），大多依赖反向传播或多轮扰动实验，不仅计算开销巨大，且容易因多次干预引入偏差。例如，积分梯度需数千次前向计算才能逼近归因结果，而注意力追踪则常因忽略非注意力组件的作用而导致解释片面化。更重要的是，这些方法各自孤立，无法统一处理token级、组件级与语义子空间级的归因需求，导致研究者必须拼接多种工具才能构建局部理解。而DePass以**单次前向传播**为核心机制，彻底摆脱了对反向计算的依赖，在速度上实现近**17倍提升**的同时，构建了一个跨层级、跨模态的统一分析框架。它不再局限于“哪里重要”，而是回答“为什么重要”、“如何演变”以及“由谁驱动”。这种从碎片化到一体化、从事后推断到实时解析的转变，不仅是技术进步，更是思维方式的革新，为未来可解释AI的发展树立了新的标杆。 ## 四、DePass在AI领域的应用前景 ### 4.1 DePass在不同场景下的应用 DePass的诞生，不仅是一次技术突破，更像是一把打开黑箱的万能钥匙，悄然开启了许多曾被认为“不可解释”的AI应用场景。在医疗问答系统中，医生不再只是被动接受模型输出的诊断建议，而是可以通过DePass生成的归因图谱，清晰看到是哪个症状描述触发了特定疾病的联想，哪一层神经元子空间激活了医学知识库中的关键条目。这种透明化的过程极大增强了临床决策的信任基础。在教育辅导场景中，当AI为学生解析一道复杂的逻辑推理题时，DePass能够逐层还原模型的“思维路径”，展示从题干关键词识别、到规则调用、再到结论生成的信息流动轨迹，使教学过程从“结果灌输”转向“认知共行”。而在内容安全审核领域，面对一段潜在违规文本，DePass可在一次前向传播中精准定位敏感语义的来源——是某个隐喻词汇？还是某种句式结构与特定上下文的组合？实验数据显示，在Qwen-72B模型上，DePass对误导性信息溯源的准确率提升了23.6%，响应速度更是达到传统扰动法的17倍。这不仅意味着更高的审查效率，更代表着一种全新的责任机制：每一次判断都有迹可循，每一份输出都可追溯其“思想源头”。 ### 4.2 面临的挑战与未来研究方向 尽管DePass已在多个维度展现出革命性的潜力，但它的旅程才刚刚开始。当前方法仍依赖于预定义的语义子空间和轻量级投影模块的设计，这对领域适应性和泛化能力提出了更高要求——如何自动学习最优子空间？如何在低资源语言或小众专业领域中保持归因一致性？这些问题尚待深入探索。此外，虽然DePass将内存占用降低了超过60%，但在边缘设备上的实时部署依然面临挑战，尤其是在多模态大模型中引入视觉-语言联合归因时，计算负载仍可能成为瓶颈。未来的研究或将聚焦于动态稀疏化门控机制与自适应分解粒度，以实现“按需解释”。更深远的方向在于，DePass有望推动“可解释性优先”的模型架构设计，让归因不再是事后补救，而是内生于模型训练过程的核心组件。正如NeurIPS 2025所昭示的那样，我们正站在一个新时代的门槛上：不是让人类去猜AI的想法，而是让AI主动讲述它的思考。而DePass，正是这场对话的第一声回响。 ## 五、大型语言模型的伦理与可解释性 ### 5.1 DePass方法对模型可解释性的贡献 DePass的出现，宛如在浩瀚神经网络的迷宫中点亮了一盏明灯，让人类第一次得以在不惊扰模型“思维流”的前提下，清晰看见其内部信息如何层层递进、交织演化。它不仅仅是一项技术革新，更是一次对“理解”本身的重新定义。以往，我们如同盲人摸象般依赖梯度或注意力热力图去推测模型的决策逻辑，而DePass则让我们拥有了全局视角——在**单次前向传播**中，便能同步捕捉从输入token到最终输出之间的完整因果链条。这种能力，在Llama-3-70B等千亿级模型上的实验中得到了震撼验证：归因速度提升近**17倍**，内存占用减少超**60%**，这不仅是效率的飞跃，更是可解释性从“奢侈分析”走向“常态化工具”的转折点。更重要的是，DePass打破了传统方法在token、组件与语义子空间之间的割裂状态，首次实现了多层级归因的统一叙事。当一个模型生成“巴黎是浪漫之都”时，我们不仅能知道“巴黎”这一词的关键作用，还能追溯是哪几个注意力头激活了地理知识，又是哪个MLP子网络调用了文化语义库。这种细粒度、全过程、跨维度的洞察，正将大模型从不可控的“黑箱巨兽”，逐步转化为可对话、可审计、可信任的认知伙伴。 ### 5.2 归因分析在伦理问题中的作用 在AI日益渗透社会核心决策的今天，归因分析已不再只是学术象牙塔中的精巧游戏，而是维系公平、透明与责任的伦理基石。DePass所赋予的深度可解释性，正在为应对算法偏见、歧视性输出和虚假信息溯源提供前所未有的武器。试想，当一名求职者的简历被AI系统拒绝，传统的黑箱模型只会给出冰冷的结果，而搭载DePass的系统却能清晰展示：是性别相关的词汇触发了隐性偏见？还是某一层的语义子空间错误关联了职业能力与地域标签？这种可追溯的归因机制，使得责任归属不再是推诿的借口，而是改进模型的起点。在Qwen-72B的实验中，DePass对误导性信息的溯源准确率提升了**23.6%**，这意味着更多虚假陈述能在源头被识别与拦截。而在教育、司法、医疗等高风险领域，每一次判断背后的“为什么”都关乎人的命运。DePass让AI不再沉默，而是主动讲述它的思考过程——这不是技术的终点，而是人机共治的新起点。唯有如此，我们才能确保人工智能的发展，不只是变得更聪明，更是变得更诚实、更负责任。 ## 六、结论 ### 6.1 DePass方法的总结 DePass不仅仅是一项技术突破，它是一场关于“理解”的静默革命。在千亿参数的庞然大物面前，人类曾一度退居为旁观者，只能通过碎片化的热力图与模糊的梯度信号去揣测模型的意图。而DePass以一次前向传播为支点，撬动了整个归因分析范式的转变——从高成本、多步骤的后验推断，转向低侵入、全流程的实时解析。其核心机制巧妙融合轻量级投影模块与路径敏感门控，在不干扰原始推理流的前提下，同步完成token级输入、组件级结构与语义子空间之间的多层级特征分解。实验数据令人震撼：在Llama-3-70B这样的超大规模模型上，归因速度提升近**17倍**，内存占用减少超过**60%**，这不仅意味着效率的飞跃，更标志着可解释性正从“实验室奢侈品”走向“生产环境标配”。更重要的是，DePass首次实现了跨粒度归因的统一叙事，让研究者得以在同一框架下追问“谁触发了什么”、“如何演变”以及“为何如此决策”。它不再是冰冷的技术堆叠，而是赋予AI以“讲述思维”的能力，让黑箱中的智慧变得清晰可感、有迹可循。 ### 6.2 对AI归因领域的影响与展望 DePass的出现，宛如在AI可解释性的荒原上点燃了一簇火光，照亮了通往透明智能的未来之路。它的影响远不止于提升计算效率，更在于重塑了我们与模型对话的方式——从单向输出到双向理解，从被动接受到主动追问。当前，归因分析常被视为事后补救工具，而DePass则预示着一种全新的可能：将可解释性内生于模型架构本身，使其成为推理过程的自然延伸。未来，我们或许将迎来“自带归因报告”的AI时代，每一次生成都附带一份由DePass驱动的“思维溯源日志”，记录着信息如何流动、知识如何激活、判断如何形成。这一愿景不仅关乎技术进步，更承载着深刻的伦理价值：在医疗、司法、教育等高风险场景中，每一个决策都将可审计、可验证、可问责。尽管挑战犹存——如语义子空间的自动构建、边缘设备的部署优化——但DePass已为后续研究指明方向。它不仅是NeurIPS 2025的一颗明星，更是开启“可解释优先”大模型时代的钥匙，让我们离真正可信、可控、可对话的人工智能，又近了一步。 ## 七、总结 DePass作为NeurIPS 2025会议的一项突破性研究，成功构建了首个通过单次前向传播实现多层级特征归因的统一框架。该方法在Llama-3-70B等超大规模模型上展现出卓越效率，归因速度提升近17倍，内存占用减少超过60%，彻底摆脱了对反向传播与多次扰动的依赖。更重要的是，DePass实现了token、模型组件与语义子空间之间的协同归因，打破了传统方法割裂分析的局限。其实验验证显示，在情感归因、事实溯源等任务中与人类标注匹配度高达89.7%，误导性信息溯源准确率提升23.6%。这一技术不仅推动了归因分析从“事后追溯”迈向“实时解析”，更为AI的可解释性、伦理审计与系统调试提供了强大而普适的工具，标志着大模型理解进入可追溯、可对话的新阶段。