What are Models Thinking about? Understanding Large Language Model Hallucinations "Psychology" through Model Inner State Analysis

📄 arXiv: 2502.13490v1 📥 PDF

作者: Peiran Wang, Yang Liu, Yunfei Lu, Jue Hong, Ye Wu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

通过分析LLM内部状态理解幻觉“心理”，实现无需外部信息的幻觉检测。

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

关键词: 大型语言模型 幻觉检测 内部状态分析 可解释性 推理过程

📋 核心要点

  1. 现有幻觉检测方法依赖外部信息源（如RAG），导致延迟增加，且未深入理解模型内部的幻觉生成机制。
  2. 该论文通过分析LLM推理过程中的内部状态（理解、查询、生成阶段），揭示幻觉产生的内在原因。
  3. 实验评估了不同内部状态在幻觉检测中的有效性，旨在无需外部信息源即可实现高效的幻觉检测。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）系统面临生成内容有效性和事实性不稳定的问题，导致幻觉的产生。目前的幻觉检测方法严重依赖模型外部的信息源，例如使用RAG来辅助检测，这带来了额外的延迟。最近，LLM推理的内部状态被广泛应用于诸多研究工作中，例如提示注入检测等。考虑到LLM内部状态的可解释性以及它们不需要外部信息源，本文将这些状态引入LLM幻觉检测。本文系统地分析了不同内部状态在推理过程中的特征，并全面评估了它们在幻觉检测中的能力。具体来说，我们将大型语言模型的前向过程分为三个阶段：理解、查询和生成，并从这些阶段提取内部状态。通过分析这些状态，我们深入理解了幻觉内容产生的原因以及模型内部状态中发生的事情。然后，我们将这些内部状态引入幻觉检测，并进行全面的实验来讨论其优势和局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）生成幻觉内容的问题。现有方法主要依赖外部知识库（如RAG）进行幻觉检测，这增加了计算成本和延迟。此外，现有方法缺乏对LLM内部状态的深入理解，无法解释幻觉产生的根本原因。

核心思路：论文的核心思路是通过分析LLM在推理过程中的内部状态来理解幻觉产生的“心理”。通过观察模型在不同阶段（理解、查询、生成）的内部表征，可以揭示模型产生错误或不一致信息的内在机制。这种方法无需依赖外部信息源，从而降低了计算成本和延迟。

技术框架：论文将LLM的前向推理过程划分为三个阶段：理解阶段、查询阶段和生成阶段。在每个阶段，提取LLM的内部状态，例如注意力权重、隐藏层激活等。然后，对这些内部状态进行分析，以识别与幻觉相关的模式和特征。最后，将这些内部状态特征用于幻觉检测任务，例如训练分类器来区分幻觉和非幻觉内容。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的内部状态引入幻觉检测。与依赖外部知识库的方法不同，该方法直接从模型内部获取信息，从而避免了外部信息带来的延迟和不确定性。此外，通过分析内部状态，可以更深入地理解幻觉产生的机制，为改进LLM的生成能力提供指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心选择用于分析的内部状态，例如注意力权重和隐藏层激活；2) 设计有效的特征提取方法，将内部状态转化为可用于幻觉检测的特征向量；3) 训练分类器（例如逻辑回归或支持向量机）来区分幻觉和非幻觉内容。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了内部状态在幻觉检测中的有效性。具体而言，通过分析LLM的内部状态，可以显著提高幻觉检测的准确率，并且无需依赖外部知识库。实验结果表明，该方法在某些情况下甚至可以超越依赖RAG的幻觉检测方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提高LLM生成内容的可靠性和可信度，例如在智能客服、内容创作、信息检索等领域。通过及早发现并纠正幻觉，可以避免错误信息的传播，提升用户体验。未来，该方法可进一步扩展到其他类型的生成模型，并与其他幻觉检测方法相结合，构建更强大的幻觉防御系统。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) systems suffer from the models' unstable ability to generate valid and factual content, resulting in hallucination generation. Current hallucination detection methods heavily rely on out-of-model information sources, such as RAG to assist the detection, thus bringing heavy additional latency. Recently, internal states of LLMs' inference have been widely used in numerous research works, such as prompt injection detection, etc. Considering the interpretability of LLM internal states and the fact that they do not require external information sources, we introduce such states into LLM hallucination detection. In this paper, we systematically analyze different internal states' revealing features during inference forward and comprehensively evaluate their ability in hallucination detection. Specifically, we cut the forward process of a large language model into three stages: understanding, query, generation, and extracting the internal state from these stages. By analyzing these states, we provide a deep understanding of why the hallucinated content is generated and what happened in the internal state of the models. Then, we introduce these internal states into hallucination detection and conduct comprehensive experiments to discuss the advantages and limitations.