Unlocking the Future: Exploring Look-Ahead Planning Mechanistic Interpretability in LLM

本文是LLM系列文章,针对《Unlocking the Future: Exploring Look-Ahead Planning Mechanistic Interpretability in Large Language Models》得翻译。

摘要

规划作为智能体的核心模块,在具身智能体、网页导航、工具使用等各个领域都至关重要。随着大型语言模型 (LLM) 的发展,一些研究人员将大型语言模型视为智能代理,以刺激和评估其规划能力。然而,规划机制仍不清楚。在这项工作中,我们专注于从信息流和内部表示的角度探索大型语言模型中的前瞻性规划机制。首先,我们通过分析最后一个标记处的多层感知 (MLP) 和多头自我注意 (MHSA) 组件来研究如何在内部进行规划。我们发现,在最后一个 token 的中间层 MHSA 的输出可以在一定程度上直接解码决策。基于这一发现,我们进一步通过信息流追踪了 MHSA 的来源,并揭示了 MHSA 主要从目标状态和近期步骤的跨度中提取信息。根据信息流,我们继续研究其中编码了哪些信息。具体来说,我们探讨了未来的决策是否已经提前编码在流的表示中。我们证明,当规划成功时,中层和上层在某种程度上编码了一些短期的未来决策。总体而言,我们的研究分析了 LLM 的前瞻性规划机制,促进了未来对 LLM 执行规划任务的研究。

### 基于Patch的MLP在长时间序列预测中的实现与技术 长时间序列预测是一个复杂的问题,通常涉及处理高维数据并捕捉时间依赖关系。基于 Patch 的多层感知机 (MLP) 方法通过将输入序列分割成多个子区域(即 patches),从而能够更高效地提取局部特征并减少计算负担。 #### 数据预处理 为了适应基于 Patch 的方法,在进行长时间序列预测之前,需对原始时间序列数据进行分块操作。这可以通过滑动窗口机制完成,其中每个窗口对应一个 patch[^1]。例如: ```python import numpy as np def create_patches(data, window_size): """ 将一维时间序列切分为固定大小的patches。 参数: data: 输入的时间序列数组 window_size: 每个patch的长度 返回: patches: 切分后的二维矩阵,形状为(n_samples, window_size) """ n_patches = len(data) - window_size + 1 patches = np.zeros((n_patches, window_size)) for i in range(n_patches): patches[i] = data[i:i+window_size] return patches ``` 此函数可以用于生成适合后续模型训练的数据集结构。 #### 模型架构设计 对于基于 Patch 的 MLP 架构而言,其核心在于如何有效地利用这些 patches 来构建网络层次。一种常见的方式是先定义一个多层全连接神经网络来分别学习各个 patch 上的空间特性;之后再引入额外的全局聚合层以综合所有局部信息形成最终表示形式。 以下是简化版 PyTorch 实现的一个例子: ```python import torch.nn as nn class PatchBasedMLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim): super(PatchBasedMLP, self).__init__() layers = [] prev_dim = input_dim # 定义隐藏层 for dim in hidden_dims: layers.append(nn.Linear(prev_dim, dim)) layers.append(nn.ReLU()) prev_dim = dim # 输出层 layers.append(nn.Linear(prev_dim, output_dim)) self.network = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.network(x) ``` 在此基础上还可以加入注意力机制或者残差连接进一步提升性能表现。 #### 训练策略和技术细节 当涉及到长期未来值估计任务时,除了标准回归损失外还可能考虑其他辅助目标比如正则化项等帮助稳定优化过程以及防止过拟合现象发生。另外值得注意的是由于此类问题往往存在较强的自相关性因此合理设置批量大小(batch size),学习率调整计划等因素也至关重要。 ---
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