On the Effect of Uncertainty on Layer-wise Inference Dynamics

📄 arXiv: 2507.06722v1 📥 PDF

作者: Sunwoo Kim, Haneul Yoo, Alice Oh

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-07-09

备注: Accepted to Actionable Interpretability Workshop - ICML 2025

💡 一句话要点

研究表明LLM的不确定性预测对层间推理动态影响较小，但模型能力可能改变这一现象。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 不确定性 推理动态 可解释性 Logit Lens

📋 核心要点

  1. 现有方法难以理解LLM内部如何处理不确定性，阻碍了对幻觉的有效预防。
  2. 论文通过分析LLM在不同层的输出token概率轨迹，研究不确定性对推理动态的影响。
  3. 实验表明，不确定性对推理动态影响较小，但更强大的模型可能以不同方式处理不确定性。

📝 摘要（中文）

理解大型语言模型（LLM）内部如何表示和处理其预测结果，对于检测不确定性和防止幻觉至关重要。虽然已有研究表明模型将不确定性编码在其隐藏状态中，但这种不确定性如何影响模型处理这些隐藏状态的方式却鲜有研究。本文证明，确定性输出和不确定性输出在各层之间的输出token概率动态基本一致，表明不确定性似乎并未影响推理动态。具体而言，我们使用Tuned Lens（Logit Lens的变体）分析了11个数据集和5个模型中最终预测token的逐层概率轨迹。我们将不正确的预测视为具有较高认知不确定性的预测，结果表明，确定性和不确定性预测的轨迹对齐，并且都在相似的层观察到置信度的突然增加。我们通过展示更有能力的模型可能学会以不同方式处理不确定性的证据来平衡这一发现。我们的研究结果挑战了利用简单方法在推理中检测不确定性的可行性。更广泛地说，我们的工作展示了解释性方法如何用于研究不确定性如何影响推理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）在进行预测时，其内部的不确定性表示如何影响模型在不同层之间的推理过程。现有方法主要关注模型隐藏状态中不确定性的编码，但缺乏对这种不确定性如何影响模型处理这些隐藏状态方式的深入理解。这使得我们难以有效地检测和预防LLM的幻觉问题。

核心思路：论文的核心思路是通过分析LLM在不同层的输出token概率轨迹，来观察确定性预测和不确定性预测在推理动态上的差异。如果确定性和不确定性预测的轨迹相似，则表明不确定性对推理动态的影响较小。反之，如果轨迹差异显著，则表明不确定性会显著影响推理过程。

技术框架：论文采用Tuned Lens，一种Logit Lens的变体，作为分析工具。Logit Lens是一种用于解释Transformer模型内部表示的技术，它通过将隐藏状态映射回词汇表空间，从而估计模型在每一层预测的token概率。Tuned Lens通过对Logit Lens进行微调，可以更准确地估计这些概率。论文使用Tuned Lens分析了11个数据集和5个模型中最终预测token的逐层概率轨迹。

关键创新：论文的关键创新在于将Tuned Lens应用于研究LLM中不确定性对推理动态的影响。通过比较确定性和不确定性预测的逐层概率轨迹，论文揭示了不确定性对推理过程的潜在影响。此外，论文还发现，更强大的模型可能学会以不同方式处理不确定性，这为未来的研究提供了新的方向。

关键设计：论文使用不正确的预测作为具有较高认知不确定性的预测。通过比较正确预测和错误预测的逐层概率轨迹，论文分析了不确定性对推理动态的影响。论文还考察了不同规模和架构的LLM，以评估结果的泛化能力。此外，论文还分析了模型在不同层对token概率的置信度变化，以更深入地理解推理过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，对于大多数模型和数据集，确定性和不确定性预测的逐层概率轨迹基本一致，并且都在相似的层观察到置信度的突然增加。然而，更强大的模型可能学会以不同方式处理不确定性。这些发现挑战了利用简单方法在推理中检测不确定性的可行性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的可靠性和安全性，例如，通过理解模型如何处理不确定性，可以开发更有效的幻觉检测和抑制方法。此外，该研究还可以帮助我们设计更鲁棒的LLM，使其在面对不确定性输入时仍能保持较高的性能。未来，该研究或可用于开发更智能、更值得信赖的AI系统。

📄 摘要（原文）

Understanding how large language models (LLMs) internally represent and process their predictions is central to detecting uncertainty and preventing hallucinations. While several studies have shown that models encode uncertainty in their hidden states, it is underexplored how this affects the way they process such hidden states. In this work, we demonstrate that the dynamics of output token probabilities across layers for certain and uncertain outputs are largely aligned, revealing that uncertainty does not seem to affect inference dynamics. Specifically, we use the Tuned Lens, a variant of the Logit Lens, to analyze the layer-wise probability trajectories of final prediction tokens across 11 datasets and 5 models. Using incorrect predictions as those with higher epistemic uncertainty, our results show aligned trajectories for certain and uncertain predictions that both observe abrupt increases in confidence at similar layers. We balance this finding by showing evidence that more competent models may learn to process uncertainty differently. Our findings challenge the feasibility of leveraging simplistic methods for detecting uncertainty at inference. More broadly, our work demonstrates how interpretability methods may be used to investigate the way uncertainty affects inference.