Wie selbstständig trainierte Transformer dieselben Neuronen bilden

Neuer Forschungsbericht zeigt, dass Transformer‑Modelle, die völlig unabhängig voneinander trainiert wurden, erstaunlich ähnliche neuronale Muster entwickeln. Diese „universellen“ Neuronen wirken wie gemeinsame Bausteine, die in unterschiedlichen Modellen auftauchen und ähnliche Aufgaben übernehmen.

Die Studie untersucht, wie man solche universellen Neuronen identifizieren kann, indem man die Aktivierungen über mehrere Modelle hinweg vergleicht. Durch gezielte Analyse der Aktivierungsprofile lassen sich Schlüsselneuronen herausfiltern, die in allen getesteten LLMs eine zentrale Rolle spielen.

Die Erkenntnisse deuten darauf hin, dass trotz unterschiedlicher Trainingsdaten und Architekturen ein gemeinsamer neuronaler Kern entsteht. Das eröffnet neue Möglichkeiten für die Optimierung von Modellen und die Entwicklung von robusten, übertragbaren Komponenten in der KI‑Forschung.