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在大型语言模型（LLM）中，结构化稀疏性随模型深度增加而愈发显著，这一现象尚未得到统一的理论解释。研究表明，深层网络中神经元激活呈现高度选择性，导致信息处理路径趋于稀疏化。同时，特定注意力头逐渐演化为“检索头”，专注于从上下文中提取关键语义信息；部分网络层则发展为“检索层”，承担长期依赖与知识调用功能。这种功能特化可能源于深度带来的表征分层增强，使得高层语义抽象更依赖稀疏、高效的计算模式。模型深度不仅加剧了稀疏性，还促进了功能模块的分工，从而提升整体推理与记忆能力。深入理解该机制有助于优化模型架构设计与训练策略。