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导读

• 要点一：谷歌和苹果的研究人员发现，大型模型（LLM）实际上掌握的信息远超其表现，内部表征能预测模型可能出现的错误类型。

• 要点二：研究团队分析了LLM的内部状态，发现真实性信息集中在特定的token，且分布不均。

• 要点三：现有的错误检测方法常关注最后生成的token或平均值，可能会遗漏重要细节。

• 要点四：通过对比使用和不使用精确答案token的性能，研究发现精确答案token的表现更为优秀。

新发现

大模型的隐藏知识

谷歌、苹果等机构的研究人员发现，大型模型实际上掌握的知识远超其表面表现。这些模型能够在其内部编码正确答案，但依然会输出错误信息。尽管我们对大模型产生的“幻觉”知之甚少，但这项研究揭示了模型内部的真实情况。

内部表征的重要性

研究人员发现，LLM内部状态中的真实性信息集中在特定的token，且分布不均匀。这一发现表明，大模型在内部存储了大量的正确信息，但这些信息并未在最终输出中充分体现出来。

错误检测的新视角

传统的错误检测方法往往只关注最后生成的token或平均值，这可能导致关键细节被忽视。为了更好地识别错误，研究人员提出了一种新的方法，即关注精确答案token，而不是简单地依赖最后生成的token。

提升错误检测性能

研究团队通过对比使用和不使用精确答案token的性能，发现精确答案token的表现更为优越。这种方法不仅提高了模型的准确性，还能更好地检测潜在的错误。

实验结果

真实性编码模式

研究人员发现，LLM的内部表征在特定token处达到峰值，尤其是在生成响应的关键部分。这些发现表明，模型内部存储了大量与正确答案相关的信息，但这些信息并未完全反映在最终输出中。

错误检测方法

研究人员通过多种错误检测方法，包括基于概率、对数和探针的方法，发现使用精确答案token的方法能够显著提升模型的准确性。这些方法不仅适用于单一任务，还可以跨多个任务进行泛化。

泛化能力

尽管探测分类器在检测错误方面表现出色，但跨任务的泛化能力有限。这意味着，尽管模型在某些任务上表现出色，但在不同任务间，其泛化能力仍有待提升。

错误类型分析

错误分类

研究人员通过分析三种典型的错误类型，揭示了模型在不同场景下的表现。这些分类有助于更好地理解模型的错误机制，并为未来的改进提供方向。

预测错误类型

通过对不同类型错误的分析，研究团队发现，模型在生成不同答案时表现出不同的准确性。这一发现有助于设计更有效的错误检测和纠正机制。

总结

这项研究揭示了大型模型内部的隐藏知识和错误检测的新方法。通过关注精确答案token，不仅可以提高模型的准确性，还能更好地理解和纠正模型的错误。这些发现对未来设计更准确的大模型具有重要意义。

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