Logit Lens透视：解码Hidden States以分析模型推理置信度 各位来宾，大家好。今天我们来探讨一个有趣且实用的主题：利用 Logit Lens 方法，直接解码模型中间层的 Hidden States，以此分析模型推理过程中置信度的变化。这是一种深入理解模型内部运作机制，并可能用于模型调试、优化和解释性的强大技术。 1. 背景与动机 深度学习模型，尤其是大型语言模型（LLMs），在各种任务中表现出色。然而，它们通常被视为“黑盒”，我们很难理解它们做出特定决策的原因。传统的模型分析方法，例如梯度分析或注意力机制可视化，虽然有用，但往往只能提供有限的信息。 Logit Lens 提供了一种不同的视角：直接观察模型内部的 Hidden States，并通过线性变换将其映射到词汇表空间，从而预测模型的下一步输出（logits）。通过比较预测的 logits 与实际的 logits，我们可以深入了解模型在不同推理阶段的置信度变化以及可能的偏差。 这种方法的主要动机包括： 可解释性： 了解模型如何逐步构建其预测，以及哪些因素影响了最终的决策。 模型调试： 识别模型在推理过程中出现的错 …
RLAIF（AI Feedback）：利用大模型代替人类标注者提供偏好排序的置信度研究
RLAIF：利用大模型代替人类标注者提供偏好排序的置信度研究 大家好！今天我们来探讨一个前沿且极具潜力的领域：利用大型语言模型 (LLM) 作为 AI 反馈 (RLAIF) 的关键组成部分，尤其是聚焦于 LLM 在提供偏好排序时所具备的置信度。 传统的强化学习通常依赖于人类标注者来提供奖励信号，指导模型学习。然而，这种方法存在诸多限制，例如成本高昂、耗时冗长，且人类标注的主观性可能引入偏差。 RLAIF 旨在通过使用 LLM 来自动化这一过程，从而加速模型训练，并降低对人工干预的依赖。 一、 RLAIF 的基本概念和优势 RLAIF 的核心思想是利用 LLM 评估不同模型输出的质量，并基于此给出偏好排序。 LLM 经过预训练，掌握了大量的文本数据和世界知识，因此具备评估文本质量和一致性的能力。通过巧妙地设计提示 (Prompt)，我们可以引导 LLM 对不同的模型输出进行比较，并给出偏好排序，以及相应的置信度评分。 相比于传统的人工标注，RLAIF 具有以下几个显著优势： 可扩展性: LLM 可以快速处理大量的模型输出，无需耗费大量人力。 一致性: LLM 的评估标准相对稳定，可以减少 …