https://techllm.github.io/tags/gricean-retreat/Recent content in Gricean Retreat on TechLLMHugokoSat, 15 Aug 2026 07:33:16 +0900https://techllm.github.io/posts/toward-a-gricean-retreat-probing-llms-for-knowledge-boundaries-and-ref/Sat, 15 Aug 2026 07:33:16 +0900https://techllm.github.io/posts/toward-a-gricean-retreat-probing-llms-for-knowledge-boundaries-and-ref/이 논문은 LLM이 모르는 개체를 만났을 때 그럴듯한 구체 정보를 지어내는 대신, 더 일반적이지만 참일 가능성이 높은 표현으로 물러날 수 있는지를 분석한다. T-REx/LAMA 기반 벤치마크에서 Pythia 모델의 내부 활성값을 조사한 결과, 모델 안에는 개체가 학습 데이터 안에 있었는지에 대한 신호와 곧 생성할 답변이 구체적인지 일반적인지에 대한 신호가 모두 존재했다. 그러나 실제 생성에서는 두 신호가 결합되지 않아, 모델은 unknown synthetic entity에도 specific completion을 강하게 선호했다.