HALO: An Ontology for Representing and Categorizing Hallucinations in Large Language Models

📄 arXiv: 2312.05209v2 📥 PDF

作者: Navapat Nananukul, Mayank Kejriwal

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-04-02)

备注: This paper has been accepted and orally presented in "SPIE Defense + Commercial Sensing (DCS 2024)" in National Harbor, Maryland, April 2024

💡 一句话要点

提出HALO：一种用于表示和分类大型语言模型幻觉的本体

🎯 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 本体 知识表示 OWL 可信AI 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型容易产生幻觉，现有方法缺乏细粒度的描述和表示模型，难以有效管理和分析。
  2. HALO本体通过形式化的方式定义和分类LLM中的幻觉类型，并支持溯源和实验元数据。
  3. 论文构建了一个包含多种幻觉的数据集，并验证了HALO本体可以有效地对该数据集进行建模和查询。

📝 摘要（中文）

生成式人工智能，特别是大型语言模型（LLMs）如ChatGPT，在自然语言处理、知识发现和数据挖掘等领域展现了巨大潜力。然而，这些模型也容易出现诸如捏造信息（即“幻觉”）以及在看似简单的问题上推理错误等问题。鉴于ChatGPT等模型的普及，学术界和大众科学家都记录了各种类型和严重程度的幻觉。尽管已经积累了一定的研究成果，但仍然缺乏一个正式的模型，用于细粒度地描述和表示这些幻觉（以及相关的元数据）。本文提出了幻觉本体HALO，这是一个用OWL编写的正式、可扩展的本体，目前支持LLM中出现的六种不同类型的幻觉，并支持溯源和实验元数据。我们还收集并发布了一个数据集，其中包含从多个独立Web来源归纳收集的幻觉，并展示了HALO可以成功地用于建模该数据集并回答能力问题。

🔬 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“幻觉”，即生成不真实或与事实相悖的信息。现有的研究缺乏一个统一、正式的框架来描述和分类这些幻觉，这使得研究人员难以系统地分析幻觉的成因、评估幻觉的风险，并开发有效的缓解策略。现有的方法要么是人工标注，要么是基于简单的规则，缺乏可扩展性和通用性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个本体（Ontology），即HALO，用于形式化地表示和分类LLM中的各种幻觉。本体提供了一种结构化的方式来组织知识，定义概念之间的关系，从而可以更精确地描述幻觉的类型、来源和影响。通过使用本体，可以实现对幻觉的自动识别、分类和推理，从而提高LLM的可信度和可靠性。

技术框架：HALO本体使用OWL（Web Ontology Language）进行编写，OWL是一种用于描述本体的标准化语言。HALO本体包含以下几个主要模块：幻觉类型（Hallucination Type）、溯源信息（Provenance Information）和实验元数据（Experimental Metadata）。幻觉类型模块定义了六种常见的LLM幻觉类型，例如事实错误、逻辑矛盾等。溯源信息模块记录了幻觉的来源，例如训练数据、模型参数等。实验元数据模块记录了生成幻觉的实验设置，例如模型架构、训练方法等。

关键创新：HALO本体的关键创新在于它提供了一个正式、可扩展的框架来描述和分类LLM中的幻觉。与现有的方法相比，HALO本体具有以下优势：1) 细粒度：HALO本体可以区分不同类型的幻觉，并提供详细的元数据；2) 可扩展性：HALO本体可以方便地添加新的幻觉类型和属性；3) 可推理性：HALO本体可以使用推理引擎进行自动推理，例如识别潜在的幻觉风险。

关键设计：HALO本体的关键设计包括：1) 幻觉类型的定义：论文通过对现有文献的分析，定义了六种常见的LLM幻觉类型，并为每种类型定义了明确的语义；2) 溯源信息的表示：论文定义了一系列属性来描述幻觉的来源，例如训练数据、模型参数等；3) 实验元数据的表示：论文定义了一系列属性来描述生成幻觉的实验设置，例如模型架构、训练方法等。这些设计使得HALO本体可以全面地描述和分类LLM中的幻觉。

📊 实验亮点

论文构建了一个包含多种幻觉的数据集，并使用HALO本体对该数据集进行建模。实验结果表明，HALO本体可以有效地对幻觉进行分类和推理，并回答相关的能力问题。这验证了HALO本体的有效性和实用性。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

HALO本体可应用于多种场景，包括LLM的评估与诊断、幻觉检测与纠正、以及可信AI系统的构建。通过使用HALO本体，可以更有效地识别和管理LLM中的幻觉，提高LLM的可靠性和安全性。未来，HALO本体可以扩展到其他类型的生成式模型，并与其他知识库进行集成，从而构建更强大的可信AI系统。

📄 摘要（原文）

Recent progress in generative AI, including large language models (LLMs) like ChatGPT, has opened up significant opportunities in fields ranging from natural language processing to knowledge discovery and data mining. However, there is also a growing awareness that the models can be prone to problems such as making information up or `hallucinations', and faulty reasoning on seemingly simple problems. Because of the popularity of models like ChatGPT, both academic scholars and citizen scientists have documented hallucinations of several different types and severity. Despite this body of work, a formal model for describing and representing these hallucinations (with relevant meta-data) at a fine-grained level, is still lacking. In this paper, we address this gap by presenting the Hallucination Ontology or HALO, a formal, extensible ontology written in OWL that currently offers support for six different types of hallucinations known to arise in LLMs, along with support for provenance and experimental metadata. We also collect and publish a dataset containing hallucinations that we inductively gathered across multiple independent Web sources, and show that HALO can be successfully used to model this dataset and answer competency questions.