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计算[[互信息]]需要知道变量的概率分布。为了在大语言模型的高维状态空间上估计概率分布，作者使用了互信息神经估计算法（Mutual information neural estimation，MINE）<ref>M. I. Belghazi, A. Baratin, S. Rajeshwar, S. Ozair, Y. Bengio, A. Courville, and D. Hjelm. Mutual information neural estimation. In International conference on machine learning, pages531–540. PMLR, 2018.</ref>来得到宏微观变量的概率分布。
计算[[互信息]]需要知道变量的概率分布。为了在大语言模型的高维状态空间上估计概率分布，作者使用了互信息神经估计算法（Mutual information neural estimation，MINE）<ref>M. I. Belghazi, A. Baratin, S. Rajeshwar, S. Ozair, Y. Bengio, A. Courville, and D. Hjelm. Mutual information neural estimation. In International conference on machine learning, pages531–540. PMLR, 2018.</ref>来得到宏微观变量的概率分布。
下图展示了IE更加体现语义忠实度（Semantics Faithfulness），即一个指标能否真实反映语言模型理解句子含义的能力。该实验使用了OpenOrca数据集中的例子，计算随着输入变长，大语言模型对语义把握的能力是否一直增长。传统的度量指标包括准确率、模型的损失等等。而从下图中可以看出，随着输入变长，这些指标并不总是单调增长的，而且波动很大。与之相比，IE总是在增长（即图中曲线总为正值），而且结果非常稳定。
[[文件:IE token.png|替代=|无|缩略图|714x714px|IE和其他指标随着token数量增加的增长幅度的变化。纵轴度量的计算方式是(value(t) − value(t − 1))/value(t)。]]
研究者在上下文学习（in-context learning，ICL）和自然语句语境两种场景中分别应用IE指标。实验结果表明，IE 指标与大模型的上下文学习、涌现、幻觉（hallucination）等现象存在内在关联。具体而言，上下文学习比自然文本提供更清晰的语义，IE值较高且具有较大标准差时对应特定的幻觉。研究还发现，大语言模型生成的文本与人类文本具有不同的IE值，因此IE可用于区分文本是来源于人类还是大语言模型生成，特别是为超大规模语言模型提出了一种简单可行的检测策略。
研究者在上下文学习（in-context learning，ICL）和自然语句语境两种场景中分别应用IE指标。实验结果表明，IE 指标与大模型的上下文学习、涌现、幻觉（hallucination）等现象存在内在关联。具体而言，上下文学习比自然文本提供更清晰的语义，IE值较高且具有较大标准差时对应特定的幻觉。研究还发现，大语言模型生成的文本与人类文本具有不同的IE值，因此IE可用于区分文本是来源于人类还是大语言模型生成，特别是为超大规模语言模型提出了一种简单可行的检测策略。