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简略来说便是，广州LLM它知道，但它不想告知你!LLM在装傻作者主张将要点从以人类为中心的错觉解说转移到以模型为中心的视角，查看模型的中心激活。通过练习的勘探分类器能够猜测过错，举行但其泛化才能只发生在需求类似技术的使命(如实践检索)中。作者选取了10个跨过不同范畴和使命的数据集：粤港愿服TriviaQA、粤港愿服HotpotQA(with/withoutcontext)、NaturalQuestions、Winobias、Winogrande、MNLI、Math、IMDBreviewsentimentanalysis和另一个克己的电影人物数据集。

不同使命中的泛化了解过错检测器在不同使命中的泛化才能，地赛动关于实践应用程序至关重要。通过比较运用和不运用EXACTANSWERTOKENS的功能，通活来评价各种过错检测办法，上表展现了三个代表性数据集上的AUC。

不同于运用RAG或许依靠更强壮的LLMjudge，广州本文作业的要点是仅依靠于模型输出的logits、softmax后的概率和躲藏状况的核算。

过错类型研讨在确认了过错检测的局限性，举行并研讨了不同使命的过错编码有何不同之后，举行作者深入研讨了单个使命中的过错，依据模型对重复样本的呼应对其过错进行分类。他还以为，粤港愿服碎片化也是AI阅览体会的一大缺陷，这或许会影响人们难以对问题构成完好的、深度的知道。

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