The Two Sides of the Coin: Hallucination Generation and Detection with LLMs as Evaluators for LLMs

📄 arXiv: 2407.09152v1 📥 PDF

作者: Anh Thu Maria Bui, Saskia Felizitas Brech, Natalie Hußfeldt, Tobias Jennert, Melanie Ullrich, Timo Breuer, Narjes Nikzad Khasmakhi, Philipp Schaer

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-12

备注: Paper accepted at ELOQUENT@CLEF'24

💡 一句话要点

利用大型语言模型评估器进行幻觉生成与检测，探索LLM能力边界。

🎯 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 LLM评估器 自评估 集成学习

📋 核心要点

  1. 大型语言模型（LLMs）的可靠性至关重要，而幻觉检测是确保可靠性的关键环节。
  2. 本文探索利用LLM自身作为评估器，进行幻觉内容的生成和检测，以评估LLM的能力边界。
  3. 实验对比了Llama 3、Gemma、GPT-3.5 Turbo和GPT-4在幻觉生成和检测任务中的表现，并采用集成方法提升检测性能。

📝 摘要（中文）

本文介绍了参与CLEF ELOQUENT HalluciGen共享任务的工作，该任务旨在开发用于生成和检测幻觉内容的评估器。我们探索了四个大型语言模型（LLMs）的能力：Llama 3、Gemma、GPT-3.5 Turbo和GPT-4。我们同时采用了集成多数投票方法，将所有四个模型结合起来用于检测任务。实验结果为理解这些LLM在处理幻觉生成和检测任务中的优势和劣势提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型中幻觉内容的生成与检测问题。现有方法在评估LLM的幻觉问题时，可能依赖于外部知识库或人工标注，成本较高且效率较低。此外，缺乏对不同LLM在幻觉生成和检测能力上的系统性比较。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身的能力来评估其他LLM的幻觉生成情况。通过将LLM作为评估器，可以自动化地进行幻觉检测，并深入了解不同LLM在处理幻觉问题上的表现差异。这种方法降低了对外部资源的依赖，提高了评估效率。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：幻觉生成和幻觉检测。在幻觉生成阶段，使用不同的LLM生成可能包含幻觉的内容。在幻觉检测阶段，使用LLM评估器判断生成的内容是否包含幻觉。对于检测任务，还采用了集成多数投票方法，将多个LLM评估器的结果进行整合，以提高检测的准确性。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM本身作为评估器，用于幻觉生成和检测。这种自评估方法避免了对外部知识库或人工标注的依赖，降低了评估成本。此外，论文系统性地比较了不同LLM在幻觉生成和检测方面的能力，为选择合适的LLM提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择Llama 3、Gemma、GPT-3.5 Turbo和GPT-4作为研究对象；2) 设计合适的prompt，引导LLM生成和检测幻觉内容；3) 采用集成多数投票方法，整合多个LLM评估器的结果。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述。

📊 实验亮点

论文对比了Llama 3、Gemma、GPT-3.5 Turbo和GPT-4在幻觉生成和检测任务中的表现，揭示了不同模型在处理幻觉问题上的优势和劣势。实验结果表明，集成多数投票方法可以有效提高幻觉检测的准确性。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的可靠性，降低其在实际应用中产生幻觉的风险。例如，可以用于评估LLM在问答系统、文本生成、对话系统等场景下的表现，并指导模型的训练和优化。此外，该方法还可以用于检测LLM生成的虚假信息，提高信息的可信度。

📄 摘要（原文）

Hallucination detection in Large Language Models (LLMs) is crucial for ensuring their reliability. This work presents our participation in the CLEF ELOQUENT HalluciGen shared task, where the goal is to develop evaluators for both generating and detecting hallucinated content. We explored the capabilities of four LLMs: Llama 3, Gemma, GPT-3.5 Turbo, and GPT-4, for this purpose. We also employed ensemble majority voting to incorporate all four models for the detection task. The results provide valuable insights into the strengths and weaknesses of these LLMs in handling hallucination generation and detection tasks.