嵌入扰动定位 LLM 推理不确定性
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嵌入扰动定位 LLM 推理不确定性
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AI 综述
Qihao Wen 等发表论文，提出用嵌入向量扰动来定位大语言模型推理轨迹中的不确定位置。研究发现，不确定的中间续写更易出现在对前序 token 嵌入扰动高度敏感的 token 上。 论文称，这类基于扰动的指标在定位不确定中间步骤上优于基于概率、采样和贝叶斯的方法，且更简单高效。
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最新进展10月7日 12:00
通过嵌入向量扰动定位 LLM 推理中的不确定性报道时间线
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10月7日
- arXiv：cs.LG通过嵌入向量扰动定位 LLM 推理中的不确定性
一项研究提出用嵌入向量扰动来定位 LLM 推理轨迹中的不确定位置，发现不确定的中间续写更易出现在对前序 token 嵌入扰动高度敏感的 token 上。实验显示，这类基于扰动的指标在定位不确定中间步骤上优于基于概率、采样和贝叶斯的方法，且更简单高效。
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