Theory of Hallucinations based on Equivariance

📄 arXiv: 2312.14504v2 📥 PDF

作者: Hisaichi Shibata

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2024-01-04)

💡 一句话要点

提出基于等变性的幻觉理论，并设计实验评估语言模型的等变性学习能力

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

关键词: 大型语言模型 幻觉 等变性 T5模型 交叉熵 缩放定律 字符级等变性 关系理解

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型易产生幻觉，源于对真实世界社会关系的理解不足，需要新的理论和方法。
  2. 论文提出基于等变性的幻觉理论，认为等变语言模型更易理解关系，并设计幻觉尺度评估等变性获取程度。
  3. 实验基于T5模型，验证了字符级等变性获取能力，并发现了有助于开发无幻觉语言模型的缩放定律。

📝 摘要（中文）

本研究旨在探索构建不易产生幻觉的超大型语言模型的理论基础。论文假设，当前大型语言模型中的幻觉现象源于对真实世界社会关系的误解。因此，如果超大型语言模型能够彻底掌握这些关系，则可以避免幻觉。论文进一步提出，某些类型的等变语言模型擅长学习和理解这些关系。基于此，作者设计了一种特殊的交叉熵误差函数，用于衡量语言模型的等变性获取程度，并以此构建了一个幻觉尺度。利用该尺度，作者测试了语言模型获取字符级等变性的能力。特别地，论文引入了一种基于T5的新技术，该技术能够高效地理解置换后的输入文本，而无需显式的字典来转换token ID。实验表明，该T5模型表现出一定的字符级等变性获取能力。此外，作者还发现了有助于开发无幻觉字符级语言模型的缩放定律。该方法可以扩展到评估词级别的等变性获取，为构建能够全面理解关系并避免幻觉的超大型语言模型铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型存在幻觉问题，即生成不真实或不符合常识的内容。作者认为，这是由于模型未能充分理解真实世界的社会关系导致的。现有方法缺乏有效的手段来衡量和提升模型对这些关系的理解能力，尤其是缺乏对模型等变性学习能力的评估。

核心思路：论文的核心思路是，将幻觉问题与模型对真实世界关系的理解程度联系起来，并提出等变性是衡量这种理解程度的关键指标。如果模型能够学习到输入数据中的等变性，即输入发生某种变换时，输出也相应地发生可预测的变换，那么它就能更好地理解数据背后的关系，从而减少幻觉。因此，论文旨在通过评估模型学习等变性的能力来预测其产生幻觉的倾向。

技术框架：论文的技术框架主要包括三个部分：1) 提出基于等变性的幻觉理论；2) 设计用于衡量语言模型等变性获取程度的幻觉尺度，该尺度基于一种特殊的交叉熵误差函数；3) 利用该尺度，通过实验评估基于T5的语言模型在字符级别上学习等变性的能力。实验中，模型接收置换后的输入文本，并尝试预测原始文本，以此来衡量其对字符顺序不变性的理解。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于等变性的幻觉理论，为理解和解决幻觉问题提供了一个新的视角；2) 设计了一种新的幻觉尺度，能够定量地评估语言模型学习等变性的能力；3) 提出了一种基于T5的高效方法，用于评估模型对置换后输入文本的理解能力，无需显式的token ID到文本的转换字典。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 特殊的交叉熵误差函数，用于衡量模型预测置换后文本的准确性，从而反映其等变性学习能力；2) 基于T5的模型架构，利用其强大的文本生成能力来预测原始文本；3) 字符级别的等变性学习任务，通过置换字符顺序来考察模型对局部关系的理解；4) 缩放定律的发现，为进一步提升模型的等变性学习能力提供了指导。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于T5的模型在字符级别上表现出一定的等变性获取能力。通过使用论文提出的幻觉尺度，可以有效地评估模型对置换后输入文本的理解程度。此外，论文还发现了有助于开发无幻觉字符级语言模型的缩放定律，为进一步提升模型的性能提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更可靠、更值得信赖的超大型语言模型，减少模型在对话、文本生成等任务中产生幻觉的可能性。通过评估和提升模型的等变性学习能力，可以提高模型对真实世界关系的理解，使其在知识密集型应用中表现更佳，例如智能客服、知识问答、内容创作等。

📄 摘要（原文）

This study aims to acquire knowledge for creating very large language models that are immune to hallucinations. Hallucinations in contemporary large language models are often attributed to a misunderstanding of real-world social relationships. Therefore, I hypothesize that very large language models capable of thoroughly grasping all these relationships will be free from hallucinations. Additionally, I propose that certain types of equivariant language models are adept at learning and understanding these relationships. Building on this, I have developed a specialized cross-entropy error function to create a hallucination scale for language models, which measures their extent of equivariance acquisition. Utilizing this scale, I tested language models for their ability to acquire character-level equivariance. In particular, I introduce and employ a novel technique based on T5 (Text To Text Transfer Transformer) that efficiently understands permuted input texts without the need for explicit dictionaries to convert token IDs (integers) to texts (strings). This T5 model demonstrated a moderate ability to acquire character-level equivariance. Additionally, I discovered scale laws that can aid in developing hallucination-free language models at the character level. This methodology can be extended to assess equivariance acquisition at the word level, paving the way for very large language models that can comprehensively understand relationships and, consequently, avoid hallucinations.