用行为反事实解释模型推理过程
原文标题：Interpreting Model Reasoning through Behavioral Counterfactuals
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论文提出行为反事实方法，通过训练模块编辑残差流以最小化固定回复在源提示与反事实提示下的输出分布 KL 散度，从而定位干预对推理的影响。在 Gemma-4-E4B-it 与 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 上的案例研究发现，即使模型未口头承认，提示中的建议仍会通过问题陈述与填充词处的表示影响推理与最终答案。
- 问题
- 采样方差大，难以隔离干预对模型推理链的影响。
- 方法
- 训练模块编辑残差流，最小化固定回复在源提示与反事实提示下的输出分布 KL 散度以定位因果位置。
- 结果
- 匹配输出分布比标准激活重建更有效恢复反事实行为；在 Gemma-4-E4B-it 与 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 上做案例研究。
- 影响
- 提供可操作的推理归因接口，便于排查提示注入或建议如何悄悄改变模型答案。
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