Cross-Layer Attention Probing for Fine-Grained Hallucination Detection

📄 arXiv: 2509.09700v1 📥 PDF

作者: Malavika Suresh, Rahaf Aljundi, Ikechukwu Nkisi-Orji, Nirmalie Wiratunga

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-04

备注: To be published at the TRUST-AI workshop, ECAI 2025

💡 一句话要点

提出跨层注意力探测(CLAP)技术，用于细粒度地检测大型语言模型中的幻觉现象。

🎯 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 跨层注意力 激活探测 可靠性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型容易产生幻觉，降低了其在实际应用中的可靠性，现有方法难以进行细粒度的幻觉检测。
  2. 论文提出跨层注意力探测(CLAP)技术，将整个残差流的激活视为联合序列，从而更全面地捕捉幻觉特征。
  3. 实验表明，CLAP在不同解码策略和分布外数据上均能有效检测幻觉，并优于现有基线方法，提升了LLM的可靠性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型(LLMs)在各种应用中的大规模采用，由于它们倾向于生成不准确的文本，即幻觉，因此可靠性问题日益严重。本文提出了一种新颖的激活探测技术——跨层注意力探测(CLAP)，用于幻觉检测，它将整个残差流中的LLM激活作为联合序列进行处理。使用五个LLM和三个任务的经验评估表明，与基线方法相比，CLAP改进了幻觉检测，无论是对于贪婪解码的响应还是在较高温度下采样的响应，从而实现了细粒度的检测，即区分给定提示的不同采样响应中的幻觉和非幻觉的能力。这使我们能够提出一种使用CLAP的检测-然后-缓解策略，以减少幻觉并提高LLM的可靠性，优于直接缓解方法。最后，我们表明，即使在分布外应用时，CLAP也能保持较高的可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型(LLMs)在生成文本时，经常会产生与事实不符或无意义的内容，即“幻觉”。现有的幻觉检测方法通常不够精确，难以区分同一提示下不同生成结果中的幻觉和非幻觉部分，也难以在分布外数据上保持良好的性能。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM内部的跨层注意力信息来探测幻觉。作者认为，LLM在生成幻觉时，其内部的注意力模式会与生成真实信息时有所不同。通过分析整个残差流中的激活，可以更全面地捕捉到这种差异，从而实现更准确的幻觉检测。

技术框架：CLAP (Cross-Layer Attention Probing) 的整体框架包括以下步骤：1) 给定一个提示和LLM生成的多个响应；2) 提取LLM每一层的激活值，形成一个跨层的激活序列；3) 使用一个分类器（例如线性层或MLP）对该激活序列进行处理，预测每个响应是否包含幻觉；4) 可以利用检测结果，选择或修改响应，从而缓解幻觉问题。

关键创新：CLAP的关键创新在于其跨层注意力探测的方法。与以往只关注最后一层或少数几层的激活不同，CLAP充分利用了整个残差流的信息，从而能够更全面地捕捉到LLM内部的幻觉特征。此外，CLAP还能够进行细粒度的幻觉检测，区分同一提示下不同生成结果中的幻觉和非幻觉部分。

关键设计：CLAP的关键设计包括：1) 如何有效地提取和表示跨层激活信息；2) 如何训练分类器以区分幻觉和非幻觉响应。论文中使用了简单的线性层或MLP作为分类器，并通过交叉熵损失函数进行训练。具体的参数设置和网络结构可能需要根据不同的LLM和任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，CLAP在五个LLM和三个任务上均优于现有基线方法，尤其是在高温度采样的情况下，能够更有效地检测幻觉。此外，CLAP在分布外数据上也能保持较高的可靠性，表明其具有良好的泛化能力。与直接缓解方法相比，使用CLAP的检测-然后-缓解策略能够更有效地减少幻觉并提高LLM的可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM生成可靠文本的场景，例如智能客服、内容创作、机器翻译等。通过检测和缓解LLM的幻觉，可以提高生成文本的质量和可信度，从而提升用户体验和应用价值。未来，该技术还可以扩展到其他类型的生成模型，例如图像生成模型。

📄 摘要（原文）

With the large-scale adoption of Large Language Models (LLMs) in various applications, there is a growing reliability concern due to their tendency to generate inaccurate text, i.e. hallucinations. In this work, we propose Cross-Layer Attention Probing (CLAP), a novel activation probing technique for hallucination detection, which processes the LLM activations across the entire residual stream as a joint sequence. Our empirical evaluations using five LLMs and three tasks show that CLAP improves hallucination detection compared to baselines on both greedy decoded responses as well as responses sampled at higher temperatures, thus enabling fine-grained detection, i.e. the ability to disambiguate hallucinations and non-hallucinations among different sampled responses to a given prompt. This allows us to propose a detect-then-mitigate strategy using CLAP to reduce hallucinations and improve LLM reliability compared to direct mitigation approaches. Finally, we show that CLAP maintains high reliability even when applied out-of-distribution.