Trustful LLMs: Customizing and Grounding Text Generation with Knowledge Bases and Dual Decoders

📄 arXiv: 2411.07870v6 📥 PDF

作者: Xiaofeng Zhu, Jaya Krishna Mandivarapu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-12 (更新: 2024-12-20)

期刊: EMNLP CustomNLP4U 2024

DOI: 10.18653/v1/2024.customnlp4u-1.13

💡 一句话要点

提出基于知识库和双解码器的可信LLM，提升生成内容的事实性和完整性

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

关键词: 大型语言模型 知识库 检索增强生成 幻觉检测 双解码器 知识三元组 可信AI

📋 核心要点

  1. 现有LLM在特定领域应用时，生成内容常不完整或包含未经证实的“幻觉”，缺乏领域知识支撑。
  2. 论文提出一种后处理算法，利用RAG上下文中的知识三元组来纠正幻觉，提升生成内容的事实性。
  3. 论文还提出一种双解码器模型，通过融合RAG上下文来指导生成过程，增强生成内容的完整性和准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的内容生成能力令人印象深刻，但其应用受到领域知识的限制。生成内容的正确性和可靠性需要基于经过验证的上下文，例如检索增强生成（RAG）的结果。将LLM应用于特定领域的一个重要问题是，生成的回复通常不完整，或者添加的内容未经验证，甚至可能出现幻觉。以往对幻觉检测的研究主要集中在评估指标上，这些指标不易适应动态领域，并且容易受到越狱攻击。本文提出1)一种后处理算法，利用RAG上下文中的知识三元组来纠正幻觉；2)一种双解码器模型，融合RAG上下文来指导生成过程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在特定领域应用时，生成内容不完整、缺乏事实依据，以及出现“幻觉”的问题。现有方法，特别是基于评估指标的幻觉检测方法，难以适应动态变化的领域，并且容易受到对抗性攻击（如越狱攻击）。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）提供的上下文信息，特别是其中的知识三元组，来指导和约束LLM的生成过程。通过后处理和双解码器两种方式，确保生成的内容与知识库保持一致，从而减少幻觉并提高生成内容的质量。

技术框架：论文提出了两种主要的技术方案： 1. 基于知识三元组的后处理算法：在LLM生成内容后，利用RAG检索到的知识三元组对生成内容进行检查和修正，识别并纠正与知识库不一致的部分。 2. 双解码器模型：该模型包含两个解码器，一个解码器基于原始输入生成内容，另一个解码器基于RAG上下文生成内容。然后，通过融合两个解码器的输出，生成最终的回复。

关键创新：论文的关键创新在于： 1. 知识三元组的显式利用：将知识三元组作为约束条件，直接用于幻觉检测和纠正，而非仅仅依赖于隐式的语言模型知识。 2. 双解码器架构：通过并行生成和融合，更有效地利用RAG上下文信息，避免了信息瓶颈，提升了生成质量。

关键设计： 1. 后处理算法：算法的具体实现细节（例如，如何识别和替换幻觉部分）未知，但核心在于利用知识三元组进行验证。 2. 双解码器模型：具体融合策略（例如，注意力机制、加权平均等）未知，但目标是平衡原始输入和RAG上下文的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了两种方法来解决LLM的幻觉问题，并利用知识三元组进行后处理，以及使用双解码器模型融合RAG上下文。虽然具体的实验结果和性能数据未知，但该研究为提升LLM生成内容的事实性和完整性提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于问答系统、对话机器人、内容生成平台等领域，尤其适用于需要高度事实性和领域知识支持的应用场景。通过减少LLM的幻觉问题，可以提高用户对生成内容的信任度，并促进LLM在专业领域的应用，例如医疗、金融、法律等。

📄 摘要（原文）

Although people are impressed by the content generation skills of large language models, the use of LLMs, such as ChatGPT, is limited by the domain grounding of the content. The correctness and groundedness of the generated content need to be based on a verified context, such as results from Retrieval-Augmented Generation (RAG). One important issue when adapting LLMs to a customized domain is that the generated responses are often incomplete, or the additions are not verified and may even be hallucinated. Prior studies on hallucination detection have focused on evaluation metrics, which are not easily adaptable to dynamic domains and can be vulnerable to attacks like jail-breaking. In this work, we propose 1) a post-processing algorithm that leverages knowledge triplets in RAG context to correct hallucinations and 2) a dual-decoder model that fuses RAG context to guide the generation process.