Chain of Natural Language Inference for Reducing Large Language Model Ungrounded Hallucinations

📄 arXiv: 2310.03951v2 📥 PDF

作者: Deren Lei, Yaxi Li, Mengya Hu, Mingyu Wang, Vincent Yun, Emily Ching, Eslam Kamal

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-06 (更新: 2023-10-09)

备注: The source code is available at https://github.com/microsoft/CoNLI_hallucination

💡 一句话要点

提出层次化框架以减少大语言模型的无依据幻觉问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 自然语言推理 幻觉检测 文本重写 层次化框架

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在生成文本时容易产生不符合提供来源的幻觉，影响文本的可信度和质量。
  2. 本文提出的层次化框架利用自然语言推理链（CoNLI）进行幻觉检测，并通过后期编辑来减少幻觉的影响。
  3. 实验结果表明，该方法在幻觉检测上达到了最先进的性能，并通过重写提升了文本质量，表现出良好的适应性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在提供相关文档作为背景时能够生成流畅的自然语言文本，但它们容易产生不受支持的幻觉。本文提出了一种层次化框架，通过自然语言推理链（CoNLI）来检测和减轻这些无依据的幻觉。该框架在幻觉检测上实现了最先进的性能，并通过重写提升文本质量，且无需对LLMs进行微调或领域特定的提示工程。我们的简单即插即用框架在各种上下文中表现出竞争力，成为幻觉检测和减少的有效选择。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型生成的无依据幻觉问题，现有方法通常缺乏有效的检测和减轻机制，导致生成文本的可信度下降。

核心思路：提出了一种层次化框架，利用自然语言推理链（CoNLI）来识别幻觉，并通过后期编辑技术进行文本重写，从而提高生成文本的质量。

技术框架：该框架包括两个主要模块：首先是幻觉检测模块，利用CoNLI进行推理判断；其次是文本重写模块，通过后期编辑来修正检测到的幻觉。

关键创新：本研究的创新点在于将CoNLI引入幻觉检测和减轻过程中，形成了一种无需微调的即插即用解决方案，与传统方法相比，显著提升了性能和文本质量。

关键设计：在设计中，框架不依赖于领域特定的提示工程，且通过简单的重写策略实现了对生成文本的有效修正，确保了其广泛适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文提出的方法在幻觉检测上达到了最先进的性能，相较于基线方法，检测准确率提升了XX%，文本质量评分提高了YY分，展现出良好的适应性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、内容生成和教育等场景，能够有效提升生成文本的准确性和可信度。随着大语言模型在各行业的广泛应用，减少幻觉现象将对提升用户体验和信任度产生重要影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can generate fluent natural language texts when given relevant documents as background context. This ability has attracted considerable interest in developing industry applications of LLMs. However, LLMs are prone to generate hallucinations that are not supported by the provided sources. In this paper, we propose a hierarchical framework to detect and mitigate such ungrounded hallucination. Our framework uses Chain of Natural Language Inference (CoNLI) for hallucination detection and hallucination reduction via post-editing. Our approach achieves state-of-the-art performance on hallucination detection and enhances text quality through rewrite, using LLMs without any fine-tuning or domain-specific prompt engineering. We show that this simple plug-and-play framework can serve as an effective choice for hallucination detection and reduction, achieving competitive performance across various contexts.