知识神经元（Knowledge Neurons）：定位存储特定事实（如埃菲尔铁塔-巴黎）的FFN节点 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

知识神经元：定位存储特定事实的FFN节点

各位同学，今天我们来探讨一个令人着迷的话题：知识神经元。具体来说，我们将深入研究在大型神经网络，尤其是前馈网络（FFN）中，是否存在特定的神经元，它们能够存储和表达特定的事实性知识，比如“埃菲尔铁塔 – 巴黎”这样的关系。

1. 前馈网络和知识表征的挑战

首先，我们回顾一下前馈网络的基本结构。一个典型的FFN由输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成。信息通过每一层的神经元进行非线性变换，最终得到输出。传统观点认为，知识在整个网络中以分布式的方式存储，即知识的表达不是由单个神经元负责，而是由多个神经元的激活模式共同决定。

然而，这种分布式表征方式也带来了一些问题：

可解释性差： 很难理解网络内部到底学习到了什么知识，以及如何利用这些知识进行推理。
知识编辑困难： 如果需要修改或删除某个知识，很难找到需要调整的神经元，通常需要重新训练整个网络。
知识迁移困难： 将一个网络学习到的知识迁移到另一个网络，需要复杂的算法和大量的计算资源。

2. 知识神经元假设

针对上述问题，一个大胆的假设是：在大型神经网络中，可能存在一些特殊的神经元，它们主要负责存储和表达特定的事实性知识。这些神经元被称为“知识神经元”。如果这个假设成立，那么我们就可以通过定位这些知识神经元，来提高网络的可解释性、可编辑性和知识迁移能力。

3. 知识神经元的识别方法

那么，如何识别知识神经元呢？目前，主要有以下几种方法：

3.1. 激活分析

这种方法基于一个简单的想法：如果某个神经元负责存储某个特定的事实，那么当输入与该事实相关的样本时，该神经元应该被激活。

例如，如果我们想找到存储“埃菲尔铁塔 – 巴黎”这个事实的神经元，我们可以输入包含“埃菲尔铁塔”或“巴黎”的文本，观察哪些神经元的激活值较高。

以下是一个简单的Python代码示例，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased" # 选择一个合适的预训练模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 定义一个函数，用于获取指定层的神经元激活值
def get_neuron_activations(text, layer_index):
  """
  获取指定文本在指定层的神经元激活值。

  Args:
    text: 输入文本。
    layer_index: 要提取激活值的层索引。

  Returns:
    一个包含神经元激活值的Tensor。
  """
  inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
  with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
    hidden_states = outputs.hidden_states
    layer_output = hidden_states[layer_index]  # 获取指定层的输出
    # 对所有token的激活值取平均，作为该神经元的激活值
    neuron_activations = layer_output.mean(dim=1).squeeze()
  return neuron_activations

# 测试
text1 = "Eiffel Tower is a famous landmark."
text2 = "Paris is the capital of France."

# 选择要分析的层
layer_index = 8 # 例如，选择第8层

# 获取激活值
activations1 = get_neuron_activations(text1, layer_index)
activations2 = get_neuron_activations(text2, layer_index)

# 打印前10个神经元的激活值
print(f"Activations for '{text1}': {activations1[:10]}")
print(f"Activations for '{text2}': {activations2[:10]}")

# 找到激活值最高的神经元
top_neuron_index1 = torch.argmax(activations1)
top_neuron_index2 = torch.argmax(activations2)

print(f"Top neuron index for '{text1}': {top_neuron_index1}")
print(f"Top neuron index for '{text2}': {top_neuron_index2}")

# 比较两个文本激活最高的神经元
if top_neuron_index1 == top_neuron_index2:
    print(f"Neuron {top_neuron_index1} is highly activated by both texts.")
else:
    print("Different neurons are activated by the two texts.")

代码解释：

加载模型和tokenizer： 使用transformers库加载预训练的BERT模型和tokenizer。
get_neuron_activations函数：
- 接收输入文本和要提取激活值的层索引作为参数。
- 使用tokenizer将文本转换为模型可以接受的输入格式。
- 通过model(**inputs, output_hidden_states=True)获取模型的输出，并设置output_hidden_states=True以获取所有隐藏层的输出。
- 从outputs.hidden_states中提取指定层的输出。
- 对该层所有token的激活值取平均，得到每个神经元的激活值。
测试：
- 定义两个包含“埃菲尔铁塔”和“巴黎”的文本。
- 调用get_neuron_activations函数获取指定层的神经元激活值。
- 打印前10个神经元的激活值，并找到激活值最高的神经元。
- 比较两个文本激活最高的神经元是否相同。如果相同，则说明该神经元可能与“埃菲尔铁塔 – 巴黎”这个事实相关。

注意事项：

上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要更复杂的分析方法。
需要选择合适的预训练模型和层索引。不同的模型和层可能存储不同的知识。
可以尝试使用不同的文本，并比较激活模式的差异。
激活分析只能作为初步的筛选，还需要结合其他方法进行验证。

3.2. 扰动分析

这种方法通过扰动神经元的激活值，观察对模型输出的影响来判断其重要性。如果扰动某个神经元的激活值会导致模型性能显著下降，那么说明该神经元对模型的预测至关重要，可能是一个知识神经元。

例如，我们可以将某个神经元的激活值设置为0，或者添加一些随机噪声，然后观察模型对包含“埃菲尔铁塔”的文本的分类结果是否发生变化。

以下是一个简单的Python代码示例，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import copy

# 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased" # 选择一个合适的预训练模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
model.eval() # 设置为评估模式，关闭dropout等

# 定义一个函数，用于获取模型对文本的预测结果
def get_prediction(text):
  """
  获取模型对文本的预测结果。

  Args:
    text: 输入文本。

  Returns:
    模型的预测结果。
  """
  inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
  with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
  return predicted_class

# 定义一个函数，用于扰动指定神经元的激活值
def perturb_neuron(text, layer_index, neuron_index, perturbation_value):
  """
  扰动指定文本在指定层的指定神经元的激活值。

  Args:
    text: 输入文本。
    layer_index: 要扰动的层索引。
    neuron_index: 要扰动的神经元索引。
    perturbation_value: 扰动值。

  Returns:
    扰动后的模型预测结果。
  """
  inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
  original_model = copy.deepcopy(model) # 创建模型副本

  def hook(module, input, output):
      # 修改指定神经元的激活值
      output[0, :, neuron_index] += perturbation_value # 假设是batch_size=1的情况
      return output

  # 注册hook函数
  layer = model.bert.encoder.layer[layer_index].output.dense # 定位到要修改的层 (根据模型结构调整)
  hook_handle = layer.register_forward_hook(hook)

  with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class = torch.argmax(logits, dim=-1).item()

  hook_handle.remove() # 移除hook
  model.load_state_dict(original_model.state_dict()) # 恢复模型状态

  return predicted_class

# 测试
text = "Eiffel Tower is a famous landmark in Paris."

# 获取原始预测结果
original_prediction = get_prediction(text)
print(f"Original prediction: {original_prediction}")

# 选择要扰动的层和神经元
layer_index = 8
neuron_index = 100

# 扰动神经元的激活值
perturbation_value = -1.0 # 设置扰动值，例如设置为0或添加负值

perturbed_prediction = perturb_neuron(text, layer_index, neuron_index, perturbation_value)
print(f"Prediction after perturbing neuron {neuron_index} in layer {layer_index}: {perturbed_prediction}")

# 比较原始预测结果和扰动后的预测结果
if original_prediction != perturbed_prediction:
  print(f"Perturbing neuron {neuron_index} in layer {layer_index} changes the prediction.")
else:
  print(f"Perturbing neuron {neuron_index} in layer {layer_index} does not change the prediction.")

代码解释：

加载模型和tokenizer： 使用transformers库加载预训练的BERT模型和tokenizer。
get_prediction函数： 获取模型对文本的原始预测结果。
perturb_neuron函数：
- 接收输入文本、要扰动的层索引、神经元索引和扰动值作为参数。
- 使用copy.deepcopy创建模型副本，避免修改原始模型。
- 定义一个hook函数，用于在指定层的前向传播过程中修改指定神经元的激活值。
- 使用layer.register_forward_hook(hook)注册hook函数。
- 获取扰动后的模型预测结果。
- 移除hook函数，并恢复模型状态。
测试：
- 获取原始预测结果。
- 选择要扰动的层和神经元。
- 调用perturb_neuron函数扰动神经元的激活值。
- 比较原始预测结果和扰动后的预测结果。

注意事项：

需要根据模型的具体结构调整layer的定位方式。
可以尝试不同的扰动值，例如设置为0、添加正值或负值。
可以尝试扰动不同的神经元，并比较对模型输出的影响。
扰动分析只能作为初步的筛选，还需要结合其他方法进行验证。

3.3. 因果干预

这种方法是扰动分析的一种更高级形式，它试图通过因果干预来确定神经元之间的因果关系。具体来说，我们可以通过控制某个神经元的激活值，观察对其他神经元或模型输出的影响，来判断该神经元是否是其他神经元的“原因”。

例如，我们可以通过设置某个神经元的激活值为特定值，观察模型对包含“埃菲尔铁塔”的文本的分类结果是否发生可预测的变化。

因果干预方法通常需要更复杂的模型和算法，例如因果图模型或结构因果模型。

3.4. 知识消融

这个方法类似于扰动分析，但是更加激进。它直接移除网络中的一部分神经元，然后观察模型性能的变化。如果移除某个神经元或一组神经元导致模型在特定任务上的性能显著下降，那么说明这些神经元可能包含了重要的知识。

例如，我们可以随机移除FFN中间层中的一些神经元，然后观察模型在知识图谱补全任务上的表现。如果移除某些神经元导致模型无法正确预测“埃菲尔铁塔 – 巴黎”的关系，那么说明这些神经元可能与该知识相关。

以下是一个简化的示例（注意：实际应用中需要更复杂的评估指标）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 1. 定义一个简单的知识图谱数据集
class KGDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data  # data是一个列表，每个元素是一个三元组 (头实体, 关系, 尾实体)

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 2. 定义一个简单的FFN模型
class SimpleFFN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleFFN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1) # 用于分类任务

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

# 3. 准备数据 (简化版本)
# 假设实体和关系都用one-hot向量表示
# 例如，埃菲尔铁塔 = [1, 0, 0], 巴黎 = [0, 1, 0], is_in = [0, 0, 1]
eiffel_tower = [1, 0, 0]
paris = [0, 1, 0]
is_in = [0, 0, 1]

# 创建一个简单的知识图谱
knowledge_graph = [
    (eiffel_tower, is_in, paris),
    # 添加更多知识...
]

# 创建数据集和数据加载器
dataset = KGDataset(knowledge_graph)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)

# 4. 训练模型 (简化版本)
input_size = 3  # 实体+关系向量的长度
hidden_size = 5  # 中间层神经元数量
output_size = 3 # 尾实体的长度

model = SimpleFFN(input_size * 2, hidden_size, output_size) # 输入是头实体和关系的拼接
criterion = nn.MSELoss()  # 使用MSELoss作为损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    for head, relation, tail in dataloader:
        # 将列表转换为Tensor
        head = torch.tensor(head[0], dtype=torch.float32)
        relation = torch.tensor(relation[0], dtype=torch.float32)
        tail = torch.tensor(tail[0], dtype=torch.float32)

        # 前向传播
        input_data = torch.cat((head, relation), dim=0) # 将头实体和关系拼接
        output = model(input_data)

        # 计算损失
        loss = criterion(output, tail)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

# 5. 知识消融
def remove_neurons(model, neuron_indices):
    """
    移除指定索引的神经元。
    """
    for index in neuron_indices:
      model.fc1.weight.data[index, :] = 0
      model.fc1.bias.data[index] = 0

# 选择要移除的神经元
neurons_to_remove = [0, 2] # 例如，移除第1个和第3个神经元

# 移除神经元
original_model = copy.deepcopy(model) # 保存原始模型
remove_neurons(model, neurons_to_remove)

# 6. 评估模型性能 (简化版本)
def evaluate(model, head, relation, expected_tail):
    """
    评估模型在给定三元组上的预测能力。
    """
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        input_data = torch.cat((torch.tensor(head, dtype=torch.float32), torch.tensor(relation, dtype=torch.float32)), dim=0)
        output = model(input_data)
        predicted_tail = output.tolist()

        # 比较预测结果和期望结果 (这里只是简单比较，实际应用中需要更复杂的评估指标)
        correct = all(abs(predicted_tail[i] - expected_tail[i]) < 0.1 for i in range(len(expected_tail))) # 定义一个容忍度

    return correct

# 评估原始模型
correct_original = evaluate(original_model, eiffel_tower, is_in, paris)
print(f"Original model prediction correct: {correct_original}")

# 评估消融后的模型
correct_after_removal = evaluate(model, eiffel_tower, is_in, paris)
print(f"Model prediction after neuron removal correct: {correct_after_removal}")

# 比较结果
if correct_original and not correct_after_removal:
    print(f"Removing neurons {neurons_to_remove} significantly impacted performance.")
else:
    print("Removing neurons did not significantly impact performance (or original model failed).")

model.load_state_dict(original_model.state_dict()) # 恢复模型

代码解释:

定义数据集和模型: 创建了一个简单的知识图谱数据集和一个简单的FFN模型。
训练模型: 使用MSELoss作为损失函数训练模型。
知识消融:
- remove_neurons函数将指定神经元的权重和偏置设置为0，从而移除这些神经元。
评估模型:
- evaluate函数评估模型在给定三元组上的预测能力。
- 比较移除神经元前后模型的性能。

重要提示:

简化版本: 这个示例是一个高度简化的版本，用于演示知识消融的基本思想。
数据表示: 在实际应用中，实体和关系需要使用更复杂的向量表示，例如词嵌入或知识图谱嵌入。
模型选择: FFN模型可能不适合处理复杂的知识图谱数据，可以考虑使用更复杂的模型，例如TransE、DistMult或ComplEx。
评估指标: 需要使用更合适的评估指标来衡量模型的性能，例如平均倒数排名 (MRR) 或 Hits@N。
神经元移除方法: 本例简单地将权重和偏置设置为0，也可以尝试其他移除方法，例如剪枝。

3.5. 其他方法

除了上述方法外，还有一些其他的知识神经元识别方法，例如：

正则化方法： 通过在损失函数中添加正则化项，鼓励网络学习稀疏的激活模式，从而更容易识别知识神经元。
概念激活向量（CAV）： 使用概念激活向量来表示特定概念，并通过计算神经元激活值与CAV的相似度来判断该神经元是否与该概念相关。

4. 知识神经元的应用

如果成功定位了知识神经元，我们可以将其应用于以下方面：

知识编辑： 通过修改知识神经元的权重或激活值，可以轻松地修改或删除网络中的知识，而无需重新训练整个网络。
知识迁移： 可以将一个网络学习到的知识神经元迁移到另一个网络，从而实现知识的快速迁移。
知识推理： 可以通过分析知识神经元之间的连接关系，来推断新的知识。
可解释性： 可以更直观地理解网络内部的知识表示方式，从而提高网络的可解释性。

5. 挑战与未来方向

尽管知识神经元的研究取得了一些进展，但仍然面临着许多挑战：

知识神经元的定义： 如何准确地定义知识神经元，以及如何区分知识神经元和普通神经元？
知识神经元的识别： 如何高效地识别知识神经元，尤其是在大型神经网络中？
知识神经元的稳定性： 知识神经元是否稳定，即它们是否会随着时间的推移而发生变化？
知识神经元的泛化能力： 知识神经元是否具有泛化能力，即它们是否可以应用于不同的任务或领域？

未来的研究方向包括：

开发更有效的知识神经元识别方法。
研究知识神经元的动态变化。
探索知识神经元的泛化能力。
将知识神经元应用于实际应用中，例如知识图谱构建、问答系统和推荐系统。

6. 案例分析与深入探讨

我们以BERT模型为例，深入探讨知识神经元。 BERT模型是一个基于Transformer的预训练语言模型，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。

6.1 BERT中的知识神经元

研究表明，BERT模型中也存在知识神经元。例如，一些研究人员发现，在BERT的某些层中，存在一些神经元，它们主要负责存储命名实体的信息，例如人名、地名和组织机构名。

6.2 识别BERT中的知识神经元

可以使用上述介绍的激活分析、扰动分析和知识消融等方法来识别BERT中的知识神经元。例如，我们可以输入包含特定命名实体的文本，观察哪些神经元的激活值较高。或者，我们可以扰动某些神经元的激活值，观察对BERT模型在命名实体识别任务上的性能的影响。

6.3 应用BERT中的知识神经元

如果成功识别了BERT中的知识神经元，我们可以将其应用于以下方面：

命名实体识别： 可以使用知识神经元来提高BERT模型在命名实体识别任务上的性能。
知识图谱构建： 可以从知识神经元中提取知识，用于构建知识图谱。
问答系统： 可以使用知识神经元来提高问答系统的准确性。

6.4 代码示例：使用BERT进行命名实体识别并分析特定神经元的激活值

以下代码演示了如何使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的BERT模型，进行命名实体识别（NER），并分析特定神经元的激活值。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
import torch

# 1. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english"  # 一个在CoNLL-2003数据集上微调过的BERT模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name, output_hidden_states=True) # 注意设置 output_hidden_states=True

# 2. 创建NER pipeline
ner_pipeline = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy="simple")

# 3. 输入文本
text = "Angela Merkel was the Chancellor of Germany."

# 4. 进行命名实体识别
ner_results = ner_pipeline(text)
print(ner_results)

# 5. 分析特定神经元的激活值
#  - 首先，我们需要获取模型的隐藏层输出
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)  # 注意这里我们使用的是原始模型，而不是pipeline返回的模型
    hidden_states = outputs.hidden_states

#  - 选择要分析的层和神经元
layer_index = 8  # 例如，选择第8层
neuron_index = 100  # 例如，选择第100个神经元

#  - 获取指定层的输出
layer_output = hidden_states[layer_index]  # (batch_size, sequence_length, hidden_size)

#  - 提取指定神经元的激活值
neuron_activations = layer_output[0, :, neuron_index]  # (sequence_length,)

#  - 打印每个token对应的神经元激活值
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0])
for i, token in enumerate(tokens):
    print(f"Token: {token}, Activation: {neuron_activations[i].item()}")

#  - 尝试解释神经元的功能
#    - 观察哪些token激活了该神经元
#    - 尝试输入不同的文本，观察激活模式的变化
#    - 将该神经元的激活值与其他神经元的激活值进行比较