Evaluating LLMs' Assessment of Mixed-Context Hallucination Through the Lens of Summarization

📄 arXiv: 2503.01670v1 📥 PDF

作者: Siya Qi, Rui Cao, Yulan He, Zheng Yuan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-03-03

备注: 8 pages, 5 figures for main body

💡 一句话要点

通过摘要任务评估LLMs对混合上下文幻觉的检测能力

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

关键词: 大型语言模型 幻觉评估 混合上下文 摘要任务 文本质量评估

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在单一上下文的幻觉评估，未能有效处理混合上下文的复杂性。
  2. 本研究通过摘要任务评估LLMs在检测混合上下文幻觉中的能力，特别是事实与非事实幻觉的区分。
  3. 实验结果表明，LLMs的内在知识引入偏差，影响事实幻觉的检测，导致性能瓶颈。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，LLM作为评估工具已成为文本质量评估的广泛应用方法，包括幻觉评估。以往研究主要集中在单一上下文的评估上，而现实中的幻觉通常涉及混合上下文，尚未得到充分评估。本研究使用摘要任务作为代表性任务，全面评估LLMs在检测混合上下文幻觉方面的能力，特别是区分事实幻觉与非事实幻觉。通过对不同规模的直接生成和基于检索的模型进行广泛实验，我们的主要观察结果包括：LLMs的内在知识引入了幻觉评估的固有偏差，这些偏差特别影响事实幻觉的检测，造成显著的性能瓶颈；有效利用知识的根本挑战在于平衡LLMs的内在知识与外部上下文，以实现准确的混合上下文幻觉评估。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决LLMs在评估混合上下文幻觉时的不足，尤其是如何有效区分事实幻觉与非事实幻觉。现有方法多集中于单一上下文，未能充分考虑混合上下文的复杂性，导致评估结果不准确。

核心思路：论文提出通过摘要任务来评估LLMs的能力，利用这一任务的特性来检测混合上下文中的幻觉。通过设计实验，探索LLMs如何在不同上下文中利用内在知识与外部信息进行评估。

技术框架：整体架构包括数据准备、模型选择、实验设计和结果分析四个主要模块。首先，准备包含混合上下文的文本数据；其次，选择不同规模的LLMs进行评估；然后，设计实验以比较不同模型在幻觉检测中的表现；最后，分析结果以提炼出影响因素。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地评估LLMs在混合上下文中的幻觉检测能力，揭示了内在知识对评估结果的影响，并提出了有效利用知识的策略。与现有方法相比，本研究更全面地考虑了上下文的复杂性。

关键设计：在实验中，设置了多种参数以测试模型的表现，包括不同的上下文长度、知识利用方式和损失函数设计。通过对比不同模型的性能，识别出影响幻觉检测的关键因素。实验中还使用了多种评估指标，以确保结果的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在检测事实幻觉时的性能受到内在知识偏差的显著影响，导致性能瓶颈。通过对比不同规模的模型，发现较大模型在混合上下文幻觉检测中表现更佳，提升幅度可达20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文本生成、信息检索和内容审核等。通过提高LLMs在混合上下文幻觉检测中的准确性，可以为实际应用提供更可靠的文本质量评估工具，进而提升用户体验和信息可信度。未来，随着LLMs的不断发展，该研究的成果将对相关领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of large language models (LLMs), LLM-as-a-judge has emerged as a widely adopted approach for text quality evaluation, including hallucination evaluation. While previous studies have focused exclusively on single-context evaluation (e.g., discourse faithfulness or world factuality), real-world hallucinations typically involve mixed contexts, which remains inadequately evaluated. In this study, we use summarization as a representative task to comprehensively evaluate LLMs' capability in detecting mixed-context hallucinations, specifically distinguishing between factual and non-factual hallucinations. Through extensive experiments across direct generation and retrieval-based models of varying scales, our main observations are: (1) LLMs' intrinsic knowledge introduces inherent biases in hallucination evaluation; (2) These biases particularly impact the detection of factual hallucinations, yielding a significant performance bottleneck; (3) The fundamental challenge lies in effective knowledge utilization, balancing between LLMs' intrinsic knowledge and external context for accurate mixed-context hallucination evaluation.