PoLLMgraph: Unraveling Hallucinations in Large Language Models via State Transition Dynamics

📄 arXiv: 2404.04722v1 📥 PDF

作者: Derui Zhu, Dingfan Chen, Qing Li, Zongxiong Chen, Lei Ma, Jens Grossklags, Mario Fritz

分类: cs.CL, cs.CR, cs.SE

发布日期: 2024-04-06

备注: 15 pages

💡 一句话要点

提出PoLLMgraph以解决大语言模型的幻觉问题

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

关键词: 大语言模型 幻觉检测 状态转移动态 概率模型 白箱分析 自然语言处理 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在黑箱评估，难以有效识别和预测大语言模型的幻觉现象。
  2. PoLLMgraph通过分析LLM的内部状态转移动态，采用模型基础的白箱检测和预测方法，提供了一种新思路。
  3. 实验结果显示，PoLLMgraph在多个基准数据集上显著优于现有最先进的方法，AUC-ROC提升超过20%。

📝 摘要（中文）

尽管近年来大语言模型（LLMs）取得了显著进展，但在实际应用中，幻觉现象（模型虚构事实并生成不实陈述）仍然是一个紧迫的挑战。为此，我们提出了PoLLMgraph，一种针对LLMs的多图检测与预测方法。与现有的黑箱评估研究不同，PoLLMgraph通过分析LLM在生成过程中的内部状态转移动态，利用可处理的概率模型有效检测幻觉。实验结果表明，PoLLMgraph在多个开源LLM上表现优异，在TruthfulQA等常见基准数据集上，AUC-ROC提升超过20%。我们的研究为LLMs的模型基础白箱分析开辟了新路径，激励研究界进一步探索和理解LLM行为的复杂动态。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在生成过程中出现的幻觉现象，现有方法多为黑箱评估，缺乏对模型内部动态的深入理解，导致检测和预测效果不佳。

核心思路：论文提出PoLLMgraph，通过分析LLM的内部状态转移动态，利用可处理的概率模型进行幻觉检测。这种方法能够揭示模型生成过程中的潜在问题，提供更透明的分析框架。

技术框架：PoLLMgraph的整体架构包括数据预处理、状态转移动态分析、概率模型构建和结果评估四个主要模块。首先对LLM生成的文本进行分析，然后提取其内部状态信息，接着构建相应的概率模型，最后进行性能评估。

关键创新：PoLLMgraph的核心创新在于其模型基础的白箱分析方法，区别于传统的黑箱评估，能够深入分析LLM的内部动态，提供更具解释性的结果。

关键设计：在模型设计上，PoLLMgraph采用了特定的概率模型来捕捉状态转移动态，设置了适当的损失函数以优化检测性能，同时在网络结构上进行了针对性的调整，以提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PoLLMgraph在多个开源LLM上表现优异，特别是在TruthfulQA基准数据集上，AUC-ROC指标提升超过20%，显著优于现有最先进的方法。这一成果验证了PoLLMgraph在幻觉检测中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和信息检索等。通过有效检测和预测幻觉现象，PoLLMgraph能够提升大语言模型在实际应用中的可靠性和准确性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，研究者可以基于此方法进一步优化和改进LLM的生成能力，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Despite tremendous advancements in large language models (LLMs) over recent years, a notably urgent challenge for their practical deployment is the phenomenon of hallucination, where the model fabricates facts and produces non-factual statements. In response, we propose PoLLMgraph, a Polygraph for LLMs, as an effective model-based white-box detection and forecasting approach. PoLLMgraph distinctly differs from the large body of existing research that concentrates on addressing such challenges through black-box evaluations. In particular, we demonstrate that hallucination can be effectively detected by analyzing the LLM's internal state transition dynamics during generation via tractable probabilistic models. Experimental results on various open-source LLMs confirm the efficacy of PoLLMgraph, outperforming state-of-the-art methods by a considerable margin, evidenced by over 20% improvement in AUC-ROC on common benchmarking datasets like TruthfulQA. Our work paves a new way for model-based white-box analysis of LLMs, motivating the research community to further explore, understand, and refine the intricate dynamics of LLM behaviors.