Latent Debate: A Surrogate Framework for Interpreting LLM Thinking

📄 arXiv: 2512.01909v2 📥 PDF

作者: Lihu Chen, Xiang Yin, Francesca Toni

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-01 (更新: 2026-02-01)

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出Latent Debate框架，通过隐式辩论解释LLM的推理过程并检测幻觉。

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

关键词: 大型语言模型 可解释性 幻觉检测 内部辩论 推理过程

📋 核心要点

  1. 现有方法难以理解LLM内部的推理过程，特别是模型产生幻觉的原因。
  2. Latent Debate框架通过捕捉LLM单次推理中隐藏的支持和攻击信号，模拟内部辩论过程。
  3. 实验表明，该框架能有效解释LLM的预测，并为幻觉检测提供了一个强有力的基线。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Latent Debate的新框架，旨在通过隐式内部论证来解释大型语言模型（LLM）的预测过程，并探究其产生幻觉的原因。与依赖于多个答案或多个模型之间显式辩论的自洽性和多智能体辩论不同，Latent Debate捕捉了单个模型在单次推理过程中产生的隐藏的支持和攻击信号。该框架首先提出了一个模型和任务无关的概念框架，然后通过符号化方法来近似LLM在真/假预测任务中的思考过程。实验结果表明，Latent Debate是一个忠实的结构化代理模型，其预测与原始LLM高度一致。除了可解释性之外，Latent Debate还为幻觉检测提供了一个强大的基线。进一步的分析表明，幻觉与辩论模式之间存在很强的相关性，例如，中间层中高度的潜在辩论与更高的幻觉风险相关。这些发现将Latent Debate定位为一个理解LLM内部机制的潜在框架，尤其适用于推理步骤中出现内部（不）一致的情况。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，如自洽性和多智能体辩论，依赖于多个答案或多个模型之间的显式辩论来理解LLM的推理过程。然而，这些方法忽略了单个模型在单次推理过程中可能存在的内部辩论。因此，如何捕捉和利用LLM内部的隐式辩论信号，成为了理解LLM推理过程和检测幻觉的关键问题。

核心思路：Latent Debate的核心思路是将LLM的推理过程建模为内部论证的辩论过程。通过分析模型在推理过程中产生的隐藏的支持和攻击信号，可以推断出模型内部的思考路径，从而解释其预测结果。这种方法不依赖于多个模型或答案，而是专注于单个模型内部的隐式信息。

技术框架：Latent Debate框架包含以下几个主要阶段：1) 信号提取：从LLM的中间层提取隐藏的激活信号，这些信号被认为是模型内部论证的潜在表示。2) 辩论建模：将提取的信号转化为支持和攻击关系，构建一个隐式的辩论图。3) 预测一致性评估：评估Latent Debate的预测结果与原始LLM预测结果的一致性，以验证框架的有效性。4) 幻觉检测：利用辩论图的结构特征来检测模型可能产生的幻觉。

关键创新：Latent Debate的关键创新在于它提出了一种新的视角，将LLM的推理过程视为内部论证的辩论过程。与现有方法不同，该框架不依赖于多个模型或答案，而是专注于单个模型内部的隐式信息。此外，该框架还提供了一种新的幻觉检测方法，该方法利用辩论图的结构特征来识别潜在的幻觉。

关键设计：在符号化实例化中，论文使用逻辑规则来近似LLM的推理过程。具体来说，论文定义了一组符号化的事实和规则，然后使用这些事实和规则来模拟LLM在真/假预测任务中的推理过程。此外，论文还设计了一系列指标来评估辩论图的结构特征，例如辩论的程度和辩论的平衡性。这些指标被用于幻觉检测。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Latent Debate框架能够忠实地模拟LLM的推理过程，其预测结果与原始LLM高度一致。此外，该框架还为幻觉检测提供了一个强大的基线，并且能够揭示幻觉与辩论模式之间的相关性。例如，实验发现中间层中高度的潜在辩论与更高的幻觉风险相关。

🎯 应用场景

Latent Debate框架可应用于多种场景，例如：1) 提高LLM的可解释性，帮助用户理解模型的推理过程；2) 检测LLM产生的幻觉，提高模型的可靠性；3) 优化LLM的训练过程，减少幻觉的产生。该研究的潜在价值在于能够帮助我们更好地理解和控制LLM，从而使其在各个领域得到更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Understanding the internal thinking process of Large Language Models (LLMs) and the cause of hallucinations remains a key challenge. To this end, we introduce latent debate, a novel framework for interpreting model predictions through the lens of implicit internal arguments. Unlike the current work of self-consistency and multi-agent debate, which relies on explicit debates among multiple answers or multiple models, latent debate captures the hidden supporting and attacking signals that arise within a single model during a single inference. We first present a model- and task-agnostic conceptual framework, and then instantiate it symbolically to approximate the thinking process of LLMs on True/False prediction tasks. Empirical studies demonstrate that latent debate is a faithful structured surrogate model that has highly consistent predictions with the original LLM. Beyond interpretability, we demonstrate that latent debate provides a strong baseline for hallucination detection. Further analysis reveals strong correlations between hallucinations and debate patterns, such as a high degree of latent debates in the middle layers is linked to a higher risk of hallucinations. These findings position latent debate as a potential framework for understanding internal mechanisms of LLMs, especially for scenarios where internal (dis)agreements appear during the inference steps.