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LLM探针技术有哪些

LLM探针技术是指通过分析和干预大型语言模型（LLM）的内部状态，以理解模型行为、检测错误或优化性能的技术。

一、真实性超平面探测

原理：通过训练分类器（如逻辑回归）在LLM的隐藏状态或注意力头输出中提取真实性信息，构建一个能够区分事实正确与错误输出的通用超平面。例如，使用注意力头输出作为特征，检测模型是否生成幻觉。
论文：

• 《Exploring the True Hyperplane of LLM to Alleviate Hallucination》（交大，2024）
  该研究通过多样化数据集训练探针，验证了LLM中存在跨任务和领域的通用真实性超平面，仅需少量样本即可高效检测幻觉。

二、诚实与信心探针

原理：

• 诚实探针：通过操纵模型表示空间，增强其诚实性，避免生成虚构信息。
• 信心探针：监控模型内部状态，动态评估生成内容的可信度，决定是否触发外部检索。
  论文：
• 《CTRLA: Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Probe-Guided Control》（未明确机构，2025）
  提出结合诚实探针和信心探针的自适应检索框架，显著提升模型诚实度和检索必要性决策的可靠性。