增强LLM最后隐藏层的意义与效果
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。