信息瓶颈理论：大模型各层压缩与保留互信息的动态过程 大家好，今天我们来深入探讨信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）理论，以及它如何帮助我们理解大模型中各层压缩和保留互信息的动态过程。信息瓶颈理论提供了一个优雅的框架，用于分析和设计能够提取数据集中最相关信息的系统。在大模型领域，理解这一理论有助于我们更好地理解模型的内部运作机制，并可能指导模型压缩、知识蒸馏和架构设计。 1. 信息瓶颈理论的核心思想 信息瓶颈理论旨在寻找一个变量 T，它是对原始输入变量 X 的压缩表示，同时尽可能地保留 X 中与目标变量 Y 相关的信息。 换句话说，我们希望 T 能够用最少的比特数来描述 X，但仍然能够很好地预测 Y。 这可以用两个互信息量来形式化地表达： I(X;T)：表示 T 包含了多少关于 X 的信息。我们希望这个值尽可能小，这意味着 T 是对 X 的高效压缩。 I(T;Y)：表示 T 包含了多少关于 Y 的信息。我们希望这个值尽可能大，这意味着 T 能够很好地预测 Y。 信息瓶颈的目标就是在这两个互信息量之间找到一个平衡。数学上，这可以通过以下优化问题来表达： Mini …