On Large Language Models' Hallucination with Regard to Known Facts
作者: Che Jiang, Biqing Qi, Xiangyu Hong, Dayuan Fu, Yang Cheng, Fandong Meng, Mo Yu, Bowen Zhou, Jie Zhou
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-03-29 (更新: 2024-10-28)
备注: Accepted by NAACL 2024 MainConference
💡 一句话要点
提出基于推理动态的LLM幻觉检测方法以解决知识错误问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 幻觉检测 推理动态 分类器 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在回答事实性问题时，虽然能够提供正确答案，但仍然存在幻觉现象，导致错误输出。
- 本文提出通过分析推理动态来识别和理解LLM的幻觉现象，特别是通过比较正确与错误输出的行为模式。
- 实验结果表明，基于动态曲线特征的分类器在检测幻觉预测方面达到了88%的成功率，显著提升了幻觉识别的准确性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在回答事实性问题方面取得了成功，但也容易出现幻觉现象。本文从推理动态的角度探讨了LLM在拥有正确答案知识的情况下仍然出现幻觉的现象。我们通过两个关键思想进行分析：首先，识别查询相同三元组知识但产生不同答案的事实性问题，进而揭示模型在正确和错误输出之间的行为模式；其次，利用残差流向词汇空间的映射来测量这些模式。研究表明，在幻觉案例中，输出标记的信息在模型的后期阶段很少表现出突增和持续的优势。基于动态曲线特征，我们构建了一个分类器，能够以88%的成功率准确检测幻觉预测。我们的研究为理解LLM在已知事实上的幻觉原因提供了新视角，并为准确预测其幻觉时机奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在回答事实性问题时出现的幻觉现象，现有研究未能深入探讨推理动态对幻觉的影响。
核心思路：通过识别相同知识三元组的不同答案，分析模型在正确与错误输出时的行为差异，从而揭示幻觉发生的模式。
技术框架：研究分为两个主要阶段：首先是识别和分类事实性问题，其次是利用残差流向词汇空间的映射来测量输出标记的动态变化。
关键创新：本研究的创新点在于首次从推理动态的角度分析LLM的幻觉现象，并构建了基于动态曲线特征的分类器，显著提高了幻觉检测的准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了动态曲线作为特征输入，并通过优化分类器的参数设置和损失函数，确保了模型在不同层次的输出概率动态的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，基于动态曲线特征的分类器在幻觉预测检测中达到了88%的成功率，显著优于传统方法。这一成果不仅验证了推理动态在幻觉检测中的有效性，也为后续研究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自然语言处理、智能问答系统和对话系统等。通过准确识别LLM的幻觉现象，可以提高这些系统的可靠性和用户体验，尤其是在需要提供准确事实信息的场景中。未来，该方法可能推动更智能的对话系统和信息检索技术的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models are successful in answering factoid questions but are also prone to hallucination. We investigate the phenomenon of LLMs possessing correct answer knowledge yet still hallucinating from the perspective of inference dynamics, an area not previously covered in studies on hallucinations. We are able to conduct this analysis via two key ideas. First, we identify the factual questions that query the same triplet knowledge but result in different answers. The difference between the model behaviors on the correct and incorrect outputs hence suggests the patterns when hallucinations happen. Second, to measure the pattern, we utilize mappings from the residual streams to vocabulary space. We reveal the different dynamics of the output token probabilities along the depths of layers between the correct and hallucinated cases. In hallucinated cases, the output token's information rarely demonstrates abrupt increases and consistent superiority in the later stages of the model. Leveraging the dynamic curve as a feature, we build a classifier capable of accurately detecting hallucinatory predictions with an 88\% success rate. Our study shed light on understanding the reasons for LLMs' hallucinations on their known facts, and more importantly, on accurately predicting when they are hallucinating.