Mitigating Entity-Level Hallucination in Large Language Models

📄 arXiv: 2407.09417v2 📥 PDF

作者: Weihang Su, Yichen Tang, Qingyao Ai, Changyue Wang, Zhijing Wu, Yiqun Liu

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-07-12 (更新: 2024-07-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DRAD动态检索增强方法，缓解大语言模型中的实体级幻觉问题

🎯 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 检索增强 动态检索 知识库

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在问答交互中存在生成与事实不符内容的“幻觉”问题，降低了用户信任度。
  2. DRAD方法通过实时幻觉检测动态调整检索过程，并利用外部知识进行自我纠正，从而缓解幻觉问题。
  3. 实验结果表明，DRAD在检测和减轻大语言模型中的幻觉方面表现出优越的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了用户获取信息的方式，从传统的搜索引擎转变为与LLM直接进行问答交互。然而，LLM的广泛应用也暴露了一个重大挑战，即幻觉，LLM会生成连贯但事实不准确的回答。这种幻觉现象导致用户对基于LLM的信息检索系统产生不信任。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于幻觉检测的动态检索增强方法（DRAD），作为一种检测和减轻LLM中幻觉的新方法。DRAD通过基于实时幻觉检测动态调整检索过程，改进了传统的检索增强方法。它包含两个主要组成部分：用于识别潜在幻觉而无需外部模型的实时幻觉检测（RHD），以及用于使用外部知识纠正这些错误的基于外部知识的自我纠正（SEK）。实验结果表明，DRAD在检测和减轻LLM中的幻觉方面表现出优越的性能。所有代码和数据均已在https://github.com/oneal2000/EntityHallucination上开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生成文本时出现的实体级幻觉问题，即生成关于特定实体的不准确或虚假信息。现有方法，如传统的检索增强，无法有效应对动态变化的幻觉情况，缺乏实时检测和纠正机制。

核心思路：论文的核心思路是动态地调整检索增强过程，使其能够实时检测潜在的幻觉，并利用外部知识进行自我纠正。通过这种方式，模型可以在生成答案时更加依赖可靠的外部信息，从而减少幻觉的产生。

技术框架：DRAD框架包含两个主要模块：实时幻觉检测（RHD）和基于外部知识的自我纠正（SEK）。RHD模块负责在LLM生成答案的过程中，实时检测潜在的幻觉。如果检测到幻觉，SEK模块会利用外部知识（例如知识库或搜索引擎）来纠正这些错误。整个流程是动态的，检索过程会根据RHD的检测结果进行调整。

关键创新：DRAD的关键创新在于其动态性和实时性。传统的检索增强方法通常是静态的，即在生成答案之前进行一次检索，然后基于检索结果生成答案。而DRAD可以根据LLM的生成过程动态地调整检索策略，并且可以实时检测和纠正幻觉。此外，RHD模块无需外部模型即可进行幻觉检测，降低了计算成本。

关键设计：RHD模块的设计细节未知，但根据描述，它能够在没有外部模型的情况下检测幻觉，可能利用了LLM自身的置信度或生成概率等信息。SEK模块的关键设计在于如何有效地利用外部知识来纠正幻觉。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，需要参考开源代码。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DRAD在检测和减轻LLM中的幻觉方面表现出优越的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但摘要强调了DRAD在幻觉检测和缓解方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于大语言模型的问答系统、聊天机器人和信息检索系统，提高生成内容的准确性和可靠性，增强用户信任度。未来，该方法可以扩展到其他类型的幻觉问题，并与其他缓解幻觉的技术相结合，进一步提升大语言模型的性能。

📄 摘要（原文）

The emergence of Large Language Models (LLMs) has revolutionized how users access information, shifting from traditional search engines to direct question-and-answer interactions with LLMs. However, the widespread adoption of LLMs has revealed a significant challenge known as hallucination, wherein LLMs generate coherent yet factually inaccurate responses. This hallucination phenomenon has led to users' distrust in information retrieval systems based on LLMs. To tackle this challenge, this paper proposes Dynamic Retrieval Augmentation based on hallucination Detection (DRAD) as a novel method to detect and mitigate hallucinations in LLMs. DRAD improves upon traditional retrieval augmentation by dynamically adapting the retrieval process based on real-time hallucination detection. It features two main components: Real-time Hallucination Detection (RHD) for identifying potential hallucinations without external models, and Self-correction based on External Knowledge (SEK) for correcting these errors using external knowledge. Experiment results show that DRAD demonstrates superior performance in both detecting and mitigating hallucinations in LLMs. All of our code and data are open-sourced at https://github.com/oneal2000/EntityHallucination.