研究：注意力平均场预测表征动态并揭示情境计算
原文标题：Attention Mean Fields Predict Average Representation Dynamics and Reveal Context-Specific Computation
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论文提出对注意力机制的平均场分析：token 间平均注意力构成一个核，可逐层迭代以建模表征几何的演化。以语料为条件时，该核可仅凭输入嵌入与冻结权重进行开环预测，精度很高；以单一上下文为条件时，其偏离量（平均场偏差）可作为任务无关的上下文特定计算度量。研究发现训练早期模型与语料平均场几乎不可区分，在归纳头出现前后开始分化，偏差越大越依赖上下文信息。
- 问题
- 语言模型表征几何随运行演化，仅靠共现等模型无关统计无法刻画。
- 方法
- 对注意力做平均场分析，用平均注意力核逐层迭代预测表征演化，并以平均场偏差度量上下文特定计算。
- 结果
- 开环预测精度高；训练早期替换全部注意力头为平均场，真实文本损失不变。
- 影响
- 提供无需逐层测量的表征预测工具，可用于定位归纳头出现与上下文计算强度。
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