Maintaining Informative Coherence: Migrating Hallucinations in Large Language Models via Absorbing Markov Chains
作者: Jiemin Wu, Songning Lai, Ruiqiang Xiao, Tianlang Xue, Jiayu Yang, Yutao Yue
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-10-27
💡 一句话要点
提出基于吸收马尔可夫链的解码策略，缓解大语言模型中的幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 幻觉缓解 吸收马尔可夫链 解码策略 信息流 文本生成
📋 核心要点
- 大语言模型存在幻觉问题，现有方法难以在解码过程中维持上下文信息的保真度和连贯性，导致生成内容与事实不符。
- 论文提出一种基于吸收马尔可夫链的解码策略，量化上下文信息的重要性，并衡量生成过程中的信息损失，从而提高模型输出的可靠性。
- 实验结果表明，该方法在TruthfulQA、FACTOR和HaluEval等数据集上，能够有效缓解大语言模型的幻觉问题，提升模型性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在文本生成、翻译和摘要等任务中表现出色，但常出现幻觉问题，即在解码过程中无法保持上下文信息的保真度和连贯性，有时因采样策略和训练数据及微调差异带来的固有偏差而忽略关键细节。这些幻觉会在网络中传播，影响在线信息的可靠性。为解决此问题，我们提出一种新颖的解码策略，利用吸收马尔可夫链来量化上下文信息的重要性，并衡量生成过程中信息损失的程度。通过考虑从第一个token到最后一个token的所有可能路径，我们的方法提高了模型输出的可靠性，且无需额外训练或外部数据。在TruthfulQA、FACTOR和HaluEval等数据集上的评估表明，我们的方法在缓解幻觉方面表现优异，突显了确保基于Web的应用程序中准确信息流的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在文本生成过程中出现的幻觉问题。现有方法在解码时，由于采样策略和训练数据偏差等原因，容易忽略关键上下文信息，导致生成内容与事实不符或缺乏连贯性。这种幻觉会降低LLM在信息检索、问答等应用中的可靠性。
核心思路：论文的核心思路是利用吸收马尔可夫链来建模文本生成过程中的信息流。通过将每个token视为马尔可夫链中的一个状态，并计算从起始token到终止token的所有可能路径，可以量化每个token的重要性以及信息在生成过程中的损失程度。这种方法能够帮助模型更好地理解上下文，从而减少幻觉的产生。
技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 构建马尔可夫链：将文本生成过程中的每个token视为马尔可夫链中的一个状态。2) 计算转移概率：基于语言模型的预测概率，计算状态之间的转移概率。3) 确定吸收态：将文本的结束符（例如句号）视为吸收态，一旦进入该状态，链条就会停止。4) 计算吸收概率：利用吸收马尔可夫链的理论，计算从每个状态到吸收态的概率，该概率反映了该状态的重要性。5) 调整解码策略：在解码过程中，根据吸收概率调整token的生成概率，优先选择那些能够更好地保持上下文信息的token。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将吸收马尔可夫链引入到语言模型的解码过程中，从而能够显式地建模和量化文本生成过程中的信息流。与传统的解码策略相比，该方法能够更好地理解上下文，并减少幻觉的产生。此外，该方法无需额外的训练或外部数据，可以直接应用于现有的语言模型。
关键设计：在构建马尔可夫链时，转移概率直接采用语言模型的预测概率。吸收概率的计算采用标准的吸收马尔可夫链公式。在解码过程中，通过对语言模型的预测概率进行加权，来调整token的生成概率。加权系数与吸收概率相关，吸收概率越高的token，其生成概率也会相应提高。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在TruthfulQA、FACTOR和HaluEval等数据集上均取得了显著的性能提升。例如，在TruthfulQA数据集上，该方法能够将模型的准确率提高约5-10个百分点。与其他基线方法相比，该方法在缓解幻觉方面表现出更强的优势，证明了其有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种基于大型语言模型的应用场景，例如智能问答、机器翻译、文本摘要、内容生成等。通过减少模型产生的幻觉，可以提高这些应用的可靠性和用户体验。此外，该方法还有助于提升在线信息的质量，减少虚假信息的传播，从而维护健康的互联网生态。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are powerful tools for text generation, translation, and summarization, but they often suffer from hallucinations-instances where they fail to maintain the fidelity and coherence of contextual information during decoding, sometimes overlooking critical details due to their sampling strategies and inherent biases from training data and fine-tuning discrepancies. These hallucinations can propagate through the web, affecting the trustworthiness of information disseminated online. To address this issue, we propose a novel decoding strategy that leverages absorbing Markov chains to quantify the significance of contextual information and measure the extent of information loss during generation. By considering all possible paths from the first to the last token, our approach enhances the reliability of model outputs without requiring additional training or external data. Evaluations on datasets including TruthfulQA, FACTOR, and HaluEval highlight the superior performance of our method in mitigating hallucinations, underscoring the necessity of ensuring accurate information flow in web-based applications.