大型语言模型知道的比它们展示的更多：关于大型语言模型幻觉的内在表征

大型语言模型(LLM)经常会产生错误，包括事实不准确、偏差和推理失败，这些统称为“幻觉”。本文研究发现，LLM的内部状态编码了关于其输出真实性的信息，而且这些信息比以前认为的要多得多。研究首先发现，真实性信息集中在特定的词例中，利用这一特性可以显著提高错误检测性能。然而，这种错误检测器无法跨数据集泛化，这意味着真实性编码并非普遍的，而是多方面的。此外，内部表征还可以用于预测模型可能出现的错误类型，从而有助于制定有针对性的缓解策略。最后，研究揭示了LLM内部编码和外部行为之间的差异：它们可能编码了正确答案，但却持续生成错误答案。