PoLLMgraph: Unraveling Hallucinations in Large Language Models via State Transition Dynamics
研究背景
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，使得文本的自动生成变得可能。这些生成的文本通常连贯、与上下文相关，并且看似智能。然而，LLMs存在一个突出的问题，即“幻觉”现象，即模型生成的陈述虽然看似合理且与上下文一致，但却是错误的或与现实世界知识不一致。解决LLMs的幻觉问题对于确保其在实践中的可信度至关重要。
过去方案和缺点
以往的研究已经认识到LLMs系统中幻觉的问题，并通过各种方法进行评估。这些方法主要包括黑盒评估和灰盒评估，依赖于输出文本或相关的置信度分数来识别幻觉，或者依赖于广泛的外部事实核查知识库。这些方法虽然易于获取且可应用于没有模型内部机制访问权限的场景，但它们主要依赖输出，这在很大程度上是不足够的，因为幻觉主要是由模型的内部表示学习和理解能力引起的。此外，依赖于广泛的知识库进行事实核查系统在实用性上面临重大挑战。
本文方案和步骤
本文提出了PoLLMgraph，这是一种基于模型的白盒检测和预测方法，用于解决LLMs的幻觉问题。PoLLMgraph通过分析LLM在生成过程中的内部状态转换动态，利用可行的概率模型来有效检测幻觉。具体步骤包括：
将生成的文本视为一系列标记，每个输出标记与一个抽象的内部状态表示相关联。
通过主成分分析（PCA）降维，并使用高斯混合模型（GMM）或网格划分来建立抽象状态。
利用马尔可夫模型（MM）和隐马尔可夫模型（HMM）等概率模型捕捉状态转换，并使用少量手动标记的参考数据将内部状态转换与幻觉/事实输出行为绑定。
本文创新点与贡献
本文的主要贡献包括：
提出了一种新的视角，通过检查LLMs的内部状态转换动态来理解其行为。
提出了PoLLMgraph，这是一种有效且实用的解决方案，用于检测和预测LLMs的幻觉。
在广泛的实验中证明了PoLLMgraph相较于现有最先进的检测方法具有优越性，在TruthfulQA等基准数据集上，AUC-ROC提高了多达20%。
本文实验
实验部分详细介绍了PoLLMgraph在多个基准数据集上的性能，包括TruthfulQA和HaluEval。实验使用了多种公开发布的LLMs，如Llama-13B、Alpaca-13B、Vicuna-13B和Llama2-13B。实验结果显示，PoLLMgraph在弱监督环境下有效，并只需要极少量的监督（<100个训练样本），确保了现实世界的实用性。
实验结论
实验结果表明，PoLLMgraph在检测LLMs的幻觉方面具有显著的优势。与其他白盒方法相比，PoLLMgraph在不同的模型架构和设置中始终提高了幻觉检测性能。
全文结论
本文介绍了PoLLMgraph，这是一种新颖的方法，利用激活模式内的状态转换动态来检测LLMs中的幻觉问题。PoLLMgraph采用白盒方法，构建了一个概率模型，细致地捕捉了LLM内部激活空间的特征。通过广泛的实验结果，证实了PoLLMgraph在实践中检测LLMs幻觉的有效性，展示了PoLLMgraph在防止LLMs生成幻觉内容方面的潜力。
阅读总结报告
本篇论文提出了PoLLMgraph，一个针对大型语言模型（LLMs）幻觉问题的白盒检测和预测方法。幻觉是指模型生成的文本虽然看似合理，但事实上是错误的。PoLLMgraph通过分析模型内部状态转换的动态，利用概率模型来检测幻觉，与现有的黑盒或灰盒方法相比，提供了更高的检测准确性。实验结果表明，PoLLMgraph在多个基准数据集上都取得了优于现有技术的性能，尤其是在TruthfulQA数据集上，AUC-ROC提高了超过20%。这项工作不仅为LLMs的幻觉检测提供了新的视角，也为提高模型的可解释性、透明度和可信度奠定了基础。
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