LLM Internal States Reveal Hallucination Risk Faced With a Query

📄 arXiv: 2407.03282v2 📥 PDF

作者: Ziwei Ji, Delong Chen, Etsuko Ishii, Samuel Cahyawijaya, Yejin Bang, Bryan Wilie, Pascale Fung

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-03 (更新: 2024-09-29)

💡 一句话要点

通过分析LLM内部状态评估其在面对查询时的幻觉风险

🎯 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 内部状态分析 自然语言生成 不确定性估计

📋 核心要点

  1. LLM的幻觉问题是其可靠性和可信度的主要挑战，现有方法难以有效识别和缓解。
  2. 该论文的核心思想是分析LLM的内部状态，以判断其是否见过相关查询以及是否存在幻觉风险。
  3. 通过探测估计器，论文实现了平均84.32%的幻觉估计准确率，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的幻觉问题严重限制了其可靠性和可信度。受人类自我意识的启发，本文研究LLM是否能在生成响应之前评估自身的幻觉风险。我们从训练数据来源和跨越15个自然语言生成（NLG）任务（涵盖700多个数据集）两个方面，广泛分析了LLM的内部机制。实证分析揭示了两个关键见解：（1）LLM内部状态表明它们是否在训练数据中见过该查询；（2）LLM内部状态表明它们是否可能产生关于该查询的幻觉。我们的研究探索了在LLM感知不确定性和幻觉风险中起关键作用的特定神经元、激活层和token。通过一个探测估计器，我们利用LLM的自我评估，在运行时实现了平均84.32%的幻觉估计准确率。

🔬 方法详解

问题定义：LLM的幻觉问题，即生成不真实或无意义的内容，严重阻碍了LLM在实际应用中的部署。现有方法通常依赖于外部知识库或后处理技术来检测和纠正幻觉，但这些方法计算成本高昂，且难以泛化到所有场景。因此，如何在LLM自身内部评估幻觉风险，成为一个亟待解决的问题。

核心思路：该论文的核心思路是借鉴人类的自我意识机制，即人类能够意识到自己对某些知识的掌握程度。作者假设LLM的内部状态包含了关于其知识边界的信息，通过分析这些内部状态，可以预测LLM在面对特定查询时产生幻觉的风险。这种方法无需依赖外部资源，可以在LLM生成响应之前进行评估。

技术框架：该论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1）选择合适的LLM和NLG任务；2）收集LLM在处理不同查询时的内部状态数据，例如神经元激活值、激活层输出等；3）设计探测估计器，利用收集到的内部状态数据来预测LLM的幻觉风险；4）评估探测估计器的性能，例如准确率、召回率等。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于，它首次提出了利用LLM内部状态来评估幻觉风险的思想。与现有方法相比，该方法具有以下优势：1）无需依赖外部知识库；2）可以在LLM生成响应之前进行评估；3）具有较高的效率和可扩展性。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择合适的内部状态特征，例如特定神经元的激活值、特定激活层的输出等；2）设计有效的探测估计器，例如线性分类器、神经网络等；3）使用合适的损失函数来训练探测估计器，例如交叉熵损失函数等。此外，论文还探索了不同token在幻觉风险评估中的作用，并发现了一些关键token。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过实证分析，揭示了LLM内部状态与幻觉风险之间的关系。实验结果表明，利用LLM内部状态可以实现平均84.32%的幻觉估计准确率。这一结果显著优于随机猜测，表明该方法具有较高的有效性。此外，该研究还探索了不同神经元、激活层和token在幻觉风险评估中的作用，为进一步研究LLM的内部机制提供了新的线索。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM提供可靠信息的场景，例如智能客服、问答系统、内容生成等。通过提前评估LLM的幻觉风险，可以有效避免生成不真实或无意义的内容，提高用户体验和信任度。此外，该研究还可以为LLM的训练和优化提供新的思路，例如通过调整训练数据或模型结构来降低幻觉风险。

📄 摘要（原文）

The hallucination problem of Large Language Models (LLMs) significantly limits their reliability and trustworthiness. Humans have a self-awareness process that allows us to recognize what we don't know when faced with queries. Inspired by this, our paper investigates whether LLMs can estimate their own hallucination risk before response generation. We analyze the internal mechanisms of LLMs broadly both in terms of training data sources and across 15 diverse Natural Language Generation (NLG) tasks, spanning over 700 datasets. Our empirical analysis reveals two key insights: (1) LLM internal states indicate whether they have seen the query in training data or not; and (2) LLM internal states show they are likely to hallucinate or not regarding the query. Our study explores particular neurons, activation layers, and tokens that play a crucial role in the LLM perception of uncertainty and hallucination risk. By a probing estimator, we leverage LLM self-assessment, achieving an average hallucination estimation accuracy of 84.32\% at run time.