Large Language Models are Skeptics: False Negative Problem of Input-conflicting Hallucination

📄 arXiv: 2406.13929v1 📥 PDF

作者: Jongyoon Song, Sangwon Yu, Sungroh Yoon

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-20

备注: 12 pages, 9 figures

💡 一句话要点

揭示大语言模型中的“虚假否定”偏见，缓解输入冲突导致的幻觉问题

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

关键词: 大语言模型 幻觉问题 虚假否定 偏见分析 上下文重写

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在处理包含冲突信息的输入时，容易产生与上下文不一致的幻觉，降低了模型的可靠性。
  2. 论文提出，大语言模型存在“虚假否定”偏见，即倾向于否定输入信息，即使该信息是正确的。
  3. 实验表明，上下文重写和查询重写能有效缓解大语言模型中的“虚假否定”问题，提升模型性能。

📝 摘要（中文）

本文发现了一种新的偏见，它会导致输入冲突的幻觉，即大语言模型（LLM）生成与输入上下文内容不一致的响应。我们将此问题称为“虚假否定问题”，指的是当评估给定上下文中陈述的正确性时，LLM倾向于返回否定判断的现象。在包含相同信息但具有矛盾事实方向的陈述对的实验中，我们观察到LLM表现出对虚假否定的偏见。具体来说，模型在回答“False”时表现出更大的过度自信。此外，我们分析了虚假否定问题与上下文和查询重写之间的关系，并观察到两者都能有效地解决LLM中的虚假否定问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在处理输入上下文时，由于“虚假否定”偏见而产生的输入冲突幻觉问题。现有方法未能充分解决LLM在评估信息真伪时的固有偏见，导致模型在面对矛盾信息时，更容易给出错误的否定判断，降低了模型的可靠性和实用性。

核心思路：论文的核心思路是识别并缓解大语言模型中存在的“虚假否定”偏见。通过分析模型在处理包含相同信息但方向相反的陈述对时的行为，揭示模型倾向于否定信息的倾向。然后，探索利用上下文重写和查询重写等技术来纠正这种偏见，提高模型判断的准确性。

技术框架：论文主要通过实验分析来研究“虚假否定”问题。首先，构建包含矛盾信息陈述对的数据集。然后，使用大语言模型对这些陈述进行真伪判断，并分析模型的输出结果，以量化“虚假否定”偏见的程度。最后，研究上下文重写和查询重写等技术对缓解该问题的效果。

关键创新：论文的关键创新在于首次明确提出了大语言模型中存在的“虚假否定”偏见，并将其与输入冲突幻觉联系起来。通过实验验证了该偏见的存在，并探索了缓解该问题的有效方法。这为理解和改进大语言模型的推理能力提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1)构建包含矛盾信息陈述对的数据集，用于评估模型的“虚假否定”偏见；2)设计实验流程，量化模型在不同情况下的判断准确率和置信度；3)探索上下文重写和查询重写等技术，并评估其对缓解“虚假否定”问题的效果。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大语言模型在处理包含矛盾信息的陈述对时，表现出明显的“虚假否定”偏见，即更容易给出错误的否定判断，并且对否定判断的置信度更高。同时，实验还表明，上下文重写和查询重写等技术可以有效缓解该问题，提高模型的判断准确率。具体的性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在信息检索、问答系统、对话生成等领域的可靠性和准确性。通过缓解“虚假否定”偏见，可以减少模型产生幻觉的可能性，提高用户对模型输出的信任度。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的偏见分析和缓解，从而构建更加鲁棒和可信赖的大语言模型。

📄 摘要（原文）

In this paper, we identify a new category of bias that induces input-conflicting hallucinations, where large language models (LLMs) generate responses inconsistent with the content of the input context. This issue we have termed the false negative problem refers to the phenomenon where LLMs are predisposed to return negative judgments when assessing the correctness of a statement given the context. In experiments involving pairs of statements that contain the same information but have contradictory factual directions, we observe that LLMs exhibit a bias toward false negatives. Specifically, the model presents greater overconfidence when responding with False. Furthermore, we analyze the relationship between the false negative problem and context and query rewriting and observe that both effectively tackle false negatives in LLMs.