Weakly Supervised Detection of Hallucinations in LLM Activations

📄 arXiv: 2312.02798v1 📥 PDF

作者: Miriam Rateike, Celia Cintas, John Wamburu, Tanya Akumu, Skyler Speakman

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-12-05

💡 一句话要点

提出一种弱监督审计方法，用于检测LLM激活中是否存在幻觉模式。

🎯 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 弱监督学习 模型审计 激活分析

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在LLM内部状态中检测幻觉模式，尤其是在缺乏先验知识的情况下。
  2. 该论文提出一种弱监督审计技术，通过扫描LLM激活中的异常模式来检测幻觉，无需预先了解幻觉类型。
  3. 实验结果表明，BERT编码幻觉能力有限，而OPT可以编码幻觉信息，且弱监督方法性能接近全监督方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种审计方法，用于识别大型语言模型（LLM）是否在其内部状态中编码了诸如幻觉之类的模式，这些模式可能会传播到下游任务。我们引入了一种弱监督审计技术，使用子集扫描方法来检测预训练模型中LLM激活的异常模式。重要的是，我们的方法不需要事先了解模式的类型。相反，它依赖于测试期间没有异常的参考数据集。此外，我们的方法能够识别负责编码这些模式的关键节点，这可能为微调特定的子网络以减轻偏差提供关键见解。我们引入了两种新的扫描方法来处理LLM激活，用于可能在任一方向上偏离预期分布的异常句子。我们的结果证实了先前关于BERT编码幻觉的内部容量有限的发现，而OPT似乎能够在内部编码幻觉信息。重要的是，我们的扫描方法在没有事先接触过错误陈述的情况下，其性能与完全监督的分布外分类器相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM中幻觉检测的问题。现有的幻觉检测方法通常依赖于人工标注的数据或需要预先定义幻觉的类型，这在实际应用中是昂贵且不切实际的。此外，现有方法难以定位LLM内部负责产生幻觉的关键节点。

核心思路：该论文的核心思路是利用弱监督学习，通过对比LLM在正常数据和可能包含幻觉的数据上的激活模式，来识别异常模式。这种方法不需要预先知道幻觉的类型，只需要一个不包含幻觉的参考数据集。通过扫描LLM的激活空间，可以定位到与幻觉相关的关键节点。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 准备一个不包含幻觉的参考数据集和一个可能包含幻觉的测试数据集；2) 使用LLM处理这两个数据集，并提取LLM各层的激活值；3) 使用子集扫描方法在测试数据集的激活值中寻找与参考数据集激活值不同的异常模式；4) 根据扫描结果，识别负责编码幻觉模式的关键节点。

关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了一种弱监督的审计方法，可以在不需要预先了解幻觉类型的情况下，检测LLM中的幻觉模式。此外，该方法还可以定位到负责编码幻觉模式的关键节点，这为后续的偏差缓解和模型微调提供了指导。

关键设计：论文提出了两种新的扫描方法来处理LLM激活，以应对异常句子可能在任一方向上偏离预期分布的情况。具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）在摘要中没有明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，BERT的内部容量对于编码幻觉信息有限，而OPT模型则能够有效地编码幻觉信息。更重要的是，该论文提出的弱监督扫描方法在没有事先接触过错误陈述的情况下，其性能与完全监督的分布外分类器相当，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的安全性评估和风险控制，帮助开发者识别和缓解LLM中潜在的幻觉问题，提高LLM在信息检索、问答系统、对话生成等领域的可靠性和可信度。此外，该方法还可以用于分析LLM的内部机制，为模型优化和改进提供依据。

📄 摘要（原文）

We propose an auditing method to identify whether a large language model (LLM) encodes patterns such as hallucinations in its internal states, which may propagate to downstream tasks. We introduce a weakly supervised auditing technique using a subset scanning approach to detect anomalous patterns in LLM activations from pre-trained models. Importantly, our method does not need knowledge of the type of patterns a-priori. Instead, it relies on a reference dataset devoid of anomalies during testing. Further, our approach enables the identification of pivotal nodes responsible for encoding these patterns, which may offer crucial insights for fine-tuning specific sub-networks for bias mitigation. We introduce two new scanning methods to handle LLM activations for anomalous sentences that may deviate from the expected distribution in either direction. Our results confirm prior findings of BERT's limited internal capacity for encoding hallucinations, while OPT appears capable of encoding hallucination information internally. Importantly, our scanning approach, without prior exposure to false statements, performs comparably to a fully supervised out-of-distribution classifier.