FacLens: Transferable Probe for Foreseeing Non-Factuality in Fact-Seeking Question Answering of Large Language Models

📄 arXiv: 2406.05328v4 📥 PDF

作者: Yanling Wang, Haoyang Li, Hao Zou, Jing Zhang, Xinlei He, Qi Li, Ke Xu

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-06-08 (更新: 2025-08-16)

💡 一句话要点

提出FacLens，用于预测大语言模型在事实型问答中生成非事实性回答的可能性

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

关键词: 大型语言模型 事实性问答 非事实性预测 可迁移学习 隐藏表示

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在效率和可迁移性之间取得平衡，限制了非事实性预测（NFP）的实际应用。
  2. FacLens通过轻量级探针分析问题在LLM中的隐藏表示，预测回答的事实性，无需生成完整回答。
  3. 实验表明，FacLens在预测准确率和计算效率上优于现有方法，且具备跨LLM的迁移能力。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，但在事实型问答中仍然存在非事实性回答。与对这些回答进行事后检测的大量研究不同，本文研究了非事实性预测（NFP），即在LLM生成回答之前预测其是否会生成非事实性回答。以往的NFP方法已经展示了LLM对其知识的感知能力，但它们在效率和可迁移性方面面临挑战。在本文中，我们提出了一种名为Factuality Lens（FacLens）的轻量级模型，该模型有效地探测事实型问题隐藏表示以用于NFP任务。此外，我们发现来自不同LLM的隐藏问题表示表现出相似的NFP模式，从而使FacLens能够在不同的LLM之间迁移，以降低开发成本。大量的实验突出了FacLens在有效性和效率方面的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在事实型问答中产生非事实性回答的问题。现有方法主要集中在事后检测，即在LLM生成回答后判断其是否属实，而忽略了提前预测的可能性。已有的非事实性预测（NFP）方法虽然尝试预测，但往往效率低下，且难以在不同的LLM之间迁移，限制了其应用范围。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM在处理问题时产生的隐藏表示，这些隐藏表示包含了LLM对问题理解和知识储备的信息。通过训练一个轻量级的探针（FacLens）来分析这些隐藏表示，可以预测LLM是否会生成非事实性回答。这种方法避免了生成完整回答的开销，提高了效率，并且通过发现不同LLM隐藏表示的相似性，实现了跨LLM的迁移。

技术框架：FacLens的技术框架主要包含以下几个步骤：1. 选取一个预训练的LLM作为基础模型。2. 对于给定的事实型问题，使用LLM进行编码，提取问题在LLM中间层的隐藏表示。3. 将提取的隐藏表示输入到FacLens探针中。4. FacLens探针输出一个概率值，表示LLM生成非事实性回答的可能性。5. 使用标注的事实性标签训练FacLens探针。

关键创新：论文的关键创新在于：1. 提出了FacLens，一个轻量级的探针，能够高效地预测LLM生成非事实性回答的可能性。2. 发现了不同LLM的隐藏表示在NFP任务上具有相似性，从而实现了FacLens在不同LLM之间的迁移。这大大降低了开发成本，提高了NFP方法的实用性。

关键设计：FacLens探针通常是一个简单的线性层或多层感知机（MLP），输入是LLM的隐藏表示，输出是一个标量值，表示非事实性的概率。损失函数通常采用二元交叉熵损失，用于衡量预测概率与真实标签之间的差异。关键参数包括隐藏层的维度、学习率和训练轮数。论文可能还探索了不同的隐藏层选择策略，例如选择LLM中特定层的隐藏表示作为输入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FacLens在NFP任务上取得了显著的性能提升，在多个数据集上优于现有的基线方法。更重要的是，FacLens展现了良好的跨LLM迁移能力，在不同的LLM上进行训练和测试，仍然能够保持较高的预测准确率。具体性能数据（例如准确率、召回率等）和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

FacLens可应用于各种需要事实性保证的问答系统，例如智能客服、搜索引擎和知识库。通过提前预测LLM生成非事实性回答的可能性，可以采取措施避免或纠正这些错误，提高系统的可靠性和用户满意度。此外，FacLens的跨LLM迁移能力使其能够快速部署到新的LLM上，降低了开发和维护成本。

📄 摘要（原文）

Despite advancements in large language models (LLMs), non-factual responses still persist in fact-seeking question answering. Unlike extensive studies on post-hoc detection of these responses, this work studies non-factuality prediction (NFP), predicting whether an LLM will generate a non-factual response prior to the response generation. Previous NFP methods have shown LLMs' awareness of their knowledge, but they face challenges in terms of efficiency and transferability. In this work, we propose a lightweight model named Factuality Lens (FacLens), which effectively probes hidden representations of fact-seeking questions for the NFP task. Moreover, we discover that hidden question representations sourced from different LLMs exhibit similar NFP patterns, enabling the transferability of FacLens across different LLMs to reduce development costs. Extensive experiments highlight FacLens's superiority in both effectiveness and efficiency.