Dynamic Attention-Guided Context Decoding for Mitigating Context Faithfulness Hallucinations in Large Language Models

📄 arXiv: 2501.01059v2 📥 PDF

作者: Yanwen Huang, Yong Zhang, Ning Cheng, Zhitao Li, Shaojun Wang, Jing Xiao

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-01-02 (更新: 2025-02-25)

💡 一句话要点

提出动态注意力引导的上下文解码DAGCD，缓解大语言模型中的上下文忠实性幻觉问题

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

关键词: 大语言模型 上下文忠实性 幻觉 注意力机制 开放域问答

📋 核心要点

  1. 大语言模型在开放域问答中存在上下文忠实性幻觉问题，即生成内容与检索到的上下文信息不一致。
  2. 论文提出动态注意力引导的上下文解码（DAGCD）框架，利用注意力分布和不确定性信号指导解码过程。
  3. 实验表明，DAGCD能有效提升模型在开放域问答任务中的忠实性和鲁棒性，同时保持计算效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)常常表现出上下文忠实性幻觉，即输出偏离检索到的信息，这是由于上下文整合不完整造成的。我们的分析揭示了token级别的不确定性与幻觉之间存在很强的相关性。我们假设注意力机制固有地编码了上下文利用信号，并通过探针分析验证了这一点。基于这些见解，我们提出了动态注意力引导的上下文解码(DAGCD)，这是一个轻量级框架，可以在单次解码中利用注意力分布和不确定性信号。在开放域问答数据集上的实验表明，DAGCD是有效的，在保持计算效率的同时，在忠实性和鲁棒性方面都取得了显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在开放域问答任务中出现的上下文忠实性幻觉问题。现有方法在整合检索到的上下文信息时存在不足，导致模型生成的内容与上下文不一致，产生幻觉。这种现象降低了模型的可信度和实用性。

核心思路：论文的核心思路是利用注意力机制中蕴含的上下文利用信号，并结合token级别的不确定性信息，动态地引导解码过程。作者认为，注意力分布反映了模型对不同上下文信息的关注程度，而token级别的不确定性则可以作为幻觉的预警信号。通过将这两者结合起来，可以更有效地利用上下文信息，减少幻觉的产生。

技术框架：DAGCD框架主要包含以下几个阶段：1) 使用检索器检索相关上下文信息；2) 将上下文信息输入到大型语言模型中进行编码；3) 在解码阶段，DAGCD利用注意力分布和token级别的不确定性信号，动态地调整解码策略；4) 生成最终的答案。DAGCD是一个轻量级的框架，可以很容易地集成到现有的LLM中。

关键创新：DAGCD的关键创新在于它动态地利用注意力分布和不确定性信号来指导解码过程。与现有方法相比，DAGCD不需要额外的训练或复杂的模型结构，而是通过一种简单而有效的方式来提升模型的上下文忠实性。此外，DAGCD还具有良好的可解释性，可以帮助我们理解模型是如何利用上下文信息的。

关键设计：DAGCD的关键设计包括：1) 如何从注意力分布中提取上下文利用信号；2) 如何计算token级别的不确定性；3) 如何将注意力信号和不确定性信号融合到解码过程中。具体来说，作者使用注意力权重的熵来衡量token级别的不确定性，并使用一个动态的权重来平衡注意力信号和不确定性信号的影响。具体的参数设置和融合策略在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAGCD在多个开放域问答数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某数据集上，DAGCD将上下文忠实性指标提高了超过5个百分点，同时保持了与原始模型相当的计算效率。与一些需要额外训练或复杂模型结构的基线方法相比，DAGCD展现出了更强的竞争力和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高度上下文忠实性的自然语言生成任务，例如开放域问答、文档摘要、机器翻译等。通过减少幻觉，可以提高生成内容的质量和可信度，增强用户对人工智能系统的信任。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的幻觉问题，并与其他技术相结合，构建更加可靠和鲁棒的大语言模型。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) often exhibit Context Faithfulness Hallucinations, where outputs deviate from retrieved information due to incomplete context integration. Our analysis reveals a strong correlation between token-level uncertainty and hallucinations. We hypothesize that attention mechanisms inherently encode context utilization signals, supported by probing analysis. Based on these insights, we propose Dynamic Attention-Guided Context Decoding (DAGCD), a lightweight framework that leverages attention distributions and uncertainty signals in a single-pass decoding. Experiments on open-book QA datasets demonstrate DAGCD's effectiveness, yielding significant improvements in faithfulness and robustness while preserving computational efficiency.