本研究探讨大型语言模型（LLMs）内部表示的决策过程，提出了一种基于持久性的框架来描述其拓扑特征。研究表明，通过量化拓扑特征的演变，可以有效识别冗余层，并在多个基准数据集上实现与最先进方法相当的性能。