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LLM 置信度增强：是否可以增强最后的隐藏层（非logits层）
表征工程是提取隐藏层状态表征，LLM的置信度增强是优化的logist数值
要回答“是否可以增强最后的隐藏层（非logits层）以及是否有意义”，需要结合大语言模型的结构特性、你当前的任务（情感分析）以及“隐藏层增强”的核心目标来分析。
结论是：技术上完全可行，且在特定场景下有明确意义，但效果需结合实验验证，且需注意与中间层增强的差异。结果不优秀，
一、先明确概念：“最后的隐藏层”指什么？
使用的Qwen2等Transformer架构的大语言模型中：
- 中间隐藏层：指Transformer层（
model.model.layers[0]到model.model.layers[-2]）的输出，负责逐步从文本中提取特征（从低级的词法特征到中级的句法特征）。 - 最后的隐藏层：指最后一个Transformer层（
model.model.layers[-1]）的输出，是输入到输出层（如logits层）之前的最终隐藏状态。它包含最高级、最整合的语义特征****（如情感倾向、整体语义等），直接影响后续输出。