Prediction of Prediction (PoP): Inter-Layer Activation Fusion for Single-Pass Hallucination Detection in Large Language Models

📄 arXiv: 2608.27165v1 📥 PDF

作者: Himal Badu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-08-27

备注: 7 pages, 3 figures, 9 tables. Single-author preprint on white-box, single-pass hallucination detection using inter-layer activation divergence, cross-layer fusion, temporal drift, and calibrated risk scoring. Evaluated on TruthfulQA, HaluEval 2.0, and FaithDial with Llama-3, Qwen2.5, and Mistral backbones

💡 一句话要点

提出PoP机制以解决大型语言模型的事实错误检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 事实错误检测 自回归模型 不确定性评估 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型在生成过程中容易产生高置信度的错误输出，导致其在关键应用中的可靠性不足。
  2. 论文提出了Prediction of Prediction（PoP）机制，通过融合中间隐藏状态来捕捉不确定性，从而在单次前向传递中检测事实错误。
  3. 在TruthfulQA基准测试中，PoP机制实现了75.5%的AUROC，且运行时延迟增加不到1.2%，显示出其高效性与有效性。

📝 摘要（中文）

自回归大型语言模型（LLMs）在生成过程中常常会产生高置信度的事实错误输出，这限制了其在高风险工作流中的应用。现有的输出阶段不确定性指标在模型对错误断言过于自信时可能失效，而多样本验证管道则引入了显著的内存和延迟开销。本研究评估了生成过程中内部隐藏状态转移动态是否能够在不进行辅助解码调用的情况下指示事实错误。我们提出了Prediction of Prediction（PoP）机制，通过在单次前向传递中融合深度中的中间隐藏表示来捕捉层间转移不确定性。在TruthfulQA基准上进行评估时，PoP在事实正确性分类中达到了75.5%的接收者操作特征曲线（AUROC）。该机制在基础前向传递中运行，增加的运行时延迟不到1.2%，且不需要额外的生成传递。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在生成过程中产生的事实错误检测问题。现有方法在模型对错误输出过于自信时，往往无法有效识别这些错误，且多样本验证增加了内存和延迟开销。

核心思路：论文提出的PoP机制通过融合不同层次的中间隐藏状态，捕捉生成过程中的不确定性，从而在单次前向传递中识别事实错误。这种设计避免了额外的解码调用，提高了效率。

技术框架：PoP机制的整体架构包括多个层次的隐藏状态融合，利用自回归变换器模型的内部动态信息。具体流程为：输入文本经过变换器模型生成隐藏状态，随后通过层间融合计算不确定性指标，最终输出事实正确性判断。

关键创新：PoP机制的最大创新在于其通过单次前向传递实现了对事实错误的检测，避免了传统方法的多次解码调用，显著降低了计算成本。

关键设计：在实现中，PoP机制的关键设计包括对隐藏状态的层间融合策略，以及不确定性计算的具体实现方式，确保在保持高效性的同时，能够准确反映生成过程中的不确定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在TruthfulQA基准测试中，PoP机制实现了75.5%的AUROC，显示出其在事实正确性分类中的有效性。与传统方法相比，PoP在运行时延迟上增加不到1.2%，展现了其高效性和实用性，具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化内容生成、智能客服系统和高风险决策支持等。通过提高大型语言模型的输出可靠性，PoP机制能够增强这些系统在实际应用中的安全性和有效性，推动其在更多关键领域的应用。未来，随着技术的进一步发展，PoP机制可能会被广泛应用于各种自然语言处理任务中。

📄 摘要（原文）

Autoregressive large language models (LLMs) routinely generate factually incorrect outputs with high decoding confidence, limiting their deployment in high-stakes workflows. Existing output-stage uncertainty metrics can fail when models are overconfident on false assertions, while multi-sample verification pipelines introduce substantial memory and latency overhead. This work evaluates whether internal hidden-state transition dynamics during generation can signal factual errors without auxiliary decoding calls. We introduce Prediction of Prediction (PoP), a mechanism that captures layer-transition uncertainty by fusing intermediate hidden representations across depth during a single forward pass. Evaluated on the TruthfulQA benchmark using autoregressive transformer backbones, PoP achieves an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 75.5% for factual-correctness classification. The mechanism operates within the base forward pass, adding less than 1.2% runtime latency and requiring zero additional generation passes. The numerical results are reported from the author-verified experimental implementation and are bounded by the evaluation scope described below.