arXiv：U-Space 揭示语言模型不确定性来源
原文标题：U-Space: Uncovering When and Why Uncertainty Arises in Language Models
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研究提出 U-Space，一个低维子空间，使模型演化中的不确定性可测量、可解释。方法识别怀疑与确定的语义锚点，将其反嵌入方向映射回残差空间并组合成正交基，U-Lens 将每个 token 状态投影得到可解释的不确定性图。无需正确性标签、重复生成或训练，在推理基准上优于现有基线。
- 问题
- LLM 不确定性估计依赖重复生成或额外训练，且标量值无法解释不确定性来源。
- 方法
- U-Space 用怀疑与确定的语义锚点构建正交基，U-Lens 投影 token 状态得到可解释不确定性图，无需标签或训练。
- 结果
- 在推理基准上优于现有基线。
- 影响
- 为可信部署提供无需重训、可解释的逐 token 不确定性信号。
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