Do LLMs Know about Hallucination? An Empirical Investigation of LLM's Hidden States

📄 arXiv: 2402.09733v1 📥 PDF

作者: Hanyu Duan, Yi Yang, Kar Yan Tam

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-15

备注: 9 pages, 8 figures, 2 tables (13 pages, 12 figures, 13 tables including references and appendices)

💡 一句话要点

提出实验框架以探究LLM对幻觉的认知

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

关键词: 大型语言模型 幻觉现象 隐藏状态 模型解释 LLaMA系列 实验框架 智能问答 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在生成答案时可能会出现幻觉现象，但对其内部机制的理解仍然不足。
  2. 论文提出了一种实验框架，通过分析LLMs的隐藏状态，探讨其对幻觉的认知及反应差异。
  3. 实验结果显示，LLMs在处理真实与虚构答案时的反应存在显著差异，为减轻幻觉提供了新的思路。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）可能会生成不真实的答案，这种现象被称为幻觉。本研究旨在探讨LLMs是否、如何以及在多大程度上意识到幻觉。具体而言，我们检查LLMs在回答正确问题与幻觉问题时，隐藏状态的反应差异。为此，我们引入了一种实验框架，允许在不同幻觉情况下检查LLMs的隐藏状态。基于此框架，我们对LLaMA系列语言模型进行了系列实验。实证结果表明，LLMs在处理真实响应与虚构响应时反应不同。此外，我们应用多种模型解释技术，以更好地理解和解释这些发现。基于实证观察，我们展示了利用LLMs隐藏表示空间的指导来减轻幻觉的巨大潜力。我们相信这项工作为理解LLMs如何生成幻觉答案及减少其发生频率提供了重要见解。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型（LLMs）在生成答案时可能出现的幻觉现象，现有方法对LLMs内部状态的理解不足，无法有效识别和减轻幻觉。

核心思路：论文的核心思路是通过引入实验框架，分析LLMs在回答真实问题与幻觉问题时的隐藏状态差异，从而揭示其对幻觉的认知。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练、隐藏状态分析和模型解释四个主要模块。首先收集数据并训练LLaMA系列模型，然后在不同幻觉情况下分析其隐藏状态。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了实验框架，能够系统性地分析LLMs的隐藏状态与幻觉现象之间的关系，这在现有研究中尚属首次。

关键设计：在实验中，设置了不同的损失函数以优化模型的回答质量，并采用多种模型解释技术，如SHAP和LIME，来深入理解隐藏状态的变化。通过这些设计，能够更好地揭示LLMs的内部机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在处理真实答案时的隐藏状态与处理幻觉答案时的隐藏状态存在显著差异，具体表现为在幻觉情况下模型的反应更加不稳定。通过模型解释技术，研究团队能够清晰地展示这些差异，为减轻幻觉提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和内容创作等。通过深入理解LLMs的幻觉现象，可以为开发更可靠的语言模型提供理论支持，进而提升其在实际应用中的表现和可信度。此外，研究结果可能对模型的优化和训练策略产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) can make up answers that are not real, and this is known as hallucination. This research aims to see if, how, and to what extent LLMs are aware of hallucination. More specifically, we check whether and how an LLM reacts differently in its hidden states when it answers a question right versus when it hallucinates. To do this, we introduce an experimental framework which allows examining LLM's hidden states in different hallucination situations. Building upon this framework, we conduct a series of experiments with language models in the LLaMA family (Touvron et al., 2023). Our empirical findings suggest that LLMs react differently when processing a genuine response versus a fabricated one. We then apply various model interpretation techniques to help understand and explain the findings better. Moreover, informed by the empirical observations, we show great potential of using the guidance derived from LLM's hidden representation space to mitigate hallucination. We believe this work provides insights into how LLMs produce hallucinated answers and how to make them occur less often.