Coarse-to-Fine Highlighting: Reducing Knowledge Hallucination in Large Language Models

📄 arXiv: 2410.15116v1 📥 PDF

作者: Qitan Lv, Jie Wang, Hanzhu Chen, Bin Li, Yongdong Zhang, Feng Wu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-19

💡 一句话要点

提出COFT方法，通过粗到精的关键信息高亮，减少大语言模型中的知识幻觉

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

关键词: 知识幻觉 检索增强语言模型 关键信息高亮 粗到精方法 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有检索增强语言模型（RALM）在处理长文本时，容易因冗余信息而加剧知识幻觉问题。
  2. COFT方法通过知识图谱提取实体，计算上下文权重，并动态选择关键信息，实现粗到精的信息高亮。
  3. 实验表明，COFT在知识幻觉基准测试中，F1分数提升超过30%，并在长文本任务中表现出通用性。

📝 摘要（中文）

知识幻觉，即生成看似合理但实际上不正确的factual信息，已经引起了广泛的研究关注。检索增强语言模型（RALM）通过引入最新的知识来增强模型，成为一种有前景的减少幻觉的方法。然而，现有的RALM在检索到冗长的上下文时，反而可能加剧幻觉。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的COFT方法，即粗到精的关键信息高亮方法，专注于不同粒度级别的关键文本，从而避免在冗长的上下文中迷失。具体来说，COFT由三个组件组成：召回器（recaller）、评分器（scorer）和选择器（selector）。首先，召回器应用知识图谱来提取给定上下文中潜在的关键实体。其次，评分器通过计算每个实体的上下文权重来衡量其重要性。最后，选择器使用动态阈值算法选择高上下文权重的实体，并以粗到精的方式高亮显示相应的段落、句子或单词。在知识幻觉基准上的大量实验表明了COFT的有效性，在F1分数指标上实现了超过30%的优越性能。此外，COFT在各种长文本任务中也表现出卓越的通用性，例如阅读理解和问答。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决检索增强语言模型（RALM）在处理长文本时，由于引入了大量无关信息而导致的知识幻觉问题。现有RALM方法在检索到冗长的上下文时，容易迷失在大量信息中，无法有效提取关键信息，反而会加剧幻觉现象。

核心思路：COFT的核心思路是通过粗到精的关键信息高亮，使模型能够专注于不同粒度级别的关键文本，从而避免在冗长的上下文中迷失。该方法首先通过知识图谱提取潜在的关键实体，然后根据上下文权重对实体的重要性进行评分，最后选择高权重的实体并高亮显示相应的文本。

技术框架：COFT主要包含三个模块：召回器（recaller）、评分器（scorer）和选择器（selector）。召回器利用知识图谱从上下文中提取潜在的关键实体。评分器计算每个实体的上下文权重，衡量其重要性。选择器使用动态阈值算法选择高上下文权重的实体，并以粗到精的方式（段落、句子、单词）高亮显示相应的文本。

关键创新：COFT的关键创新在于其粗到精的高亮机制和动态阈值选择算法。传统的RALM方法通常直接使用检索到的所有信息，而COFT能够根据实体的重要性，逐步聚焦于更细粒度的关键信息，从而减少无关信息的干扰。动态阈值算法能够自适应地调整选择标准，保证选择的实体既具有代表性，又不会过于稀疏。

关键设计：召回器使用预训练的知识图谱进行实体识别和链接。评分器使用Transformer模型计算实体在上下文中的权重，权重计算方式未知。选择器使用动态阈值算法，根据实体权重的分布自适应地确定阈值，选择高权重的实体。具体的损失函数和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

COFT在知识幻觉基准测试中表现出色，F1分数提升超过30%，显著优于现有RALM方法。实验结果表明，COFT能够有效减少模型生成错误信息的概率，提高生成结果的factual正确性。此外，COFT在阅读理解和问答等长文本任务中也展现出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

COFT方法可应用于各种需要处理长文本并减少知识幻觉的场景，例如智能问答、机器翻译、文本摘要和内容生成。通过突出显示关键信息，COFT可以提高模型生成结果的准确性和可靠性，从而提升用户体验和应用价值。该方法在信息检索、知识管理和自然语言理解等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Generation of plausible but incorrect factual information, often termed hallucination, has attracted significant research interest. Retrieval-augmented language model (RALM) -- which enhances models with up-to-date knowledge -- emerges as a promising method to reduce hallucination. However, existing RALMs may instead exacerbate hallucination when retrieving lengthy contexts. To address this challenge, we propose COFT, a novel \textbf{CO}arse-to-\textbf{F}ine highligh\textbf{T}ing method to focus on different granularity-level key texts, thereby avoiding getting lost in lengthy contexts. Specifically, COFT consists of three components: \textit{recaller}, \textit{scorer}, and \textit{selector}. First, \textit{recaller} applies a knowledge graph to extract potential key entities in a given context. Second, \textit{scorer} measures the importance of each entity by calculating its contextual weight. Finally, \textit{selector} selects high contextual weight entities with a dynamic threshold algorithm and highlights the corresponding paragraphs, sentences, or words in a coarse-to-fine manner. Extensive experiments on the knowledge hallucination benchmark demonstrate the effectiveness of COFT, leading to a superior performance over $30\%$ in the F1 score metric. Moreover, COFT also exhibits remarkable versatility across various long-form tasks, such as reading comprehension and question answering.