Monitoring Decoding: Mitigating Hallucination via Evaluating the Factuality of Partial Response during Generation

📄 arXiv: 2503.03106v2 📥 PDF

作者: Yurui Chang, Bochuan Cao, Lu Lin

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-09-13)

备注: Accepted to ACL 2025 (Findings)

DOI: 10.18653/v1/2025.findings-acl.752

💡 一句话要点

提出Monitoring Decoding框架，通过动态监测和干预生成过程，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 事实性 动态监测 生成式模型

📋 核心要点

  1. 现有缓解大语言模型幻觉的方法依赖多次生成，效率低且在高置信度幻觉时失效。
  2. Monitoring Decoding (MD) 动态监测生成过程，选择性干预并修正易产生幻觉的关键token。
  3. 实验表明，MD在事实准确性和效率上均优于自洽性方法，降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在各种任务中表现出色，但仍易产生幻觉，即生成看似合理但事实不正确的内容。现有缓解方法通常依赖于采样多个完整生成结果，导致响应延迟，并且当模型持续高置信度地产生幻觉输出时效果不佳。为了解决这些限制，我们提出Monitoring Decoding (MD)，一种动态监测生成过程并选择性地应用过程中干预的新框架，专注于修正导致幻觉的关键token。MD使用监测函数识别生成过程中易于产生幻觉的token，并通过基于树的解码策略进一步优化这些token，而不是等待多个完整生成结果完成。这种方法确保了生成输出中增强的事实准确性和连贯性，同时保持了效率。实验结果表明，MD在有效性和效率方面均优于基于自洽性的方法，实现了更高的事实准确性，同时显著降低了计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型生成过程中出现的幻觉问题，即生成看似合理但与事实不符的内容。现有方法，如基于自洽性的方法，通常需要生成多个完整的候选答案，然后选择最一致的答案，这导致计算成本高昂和响应延迟。此外，当模型以高置信度生成幻觉内容时，这些方法的效果会大打折扣。

核心思路：论文的核心思路是在生成过程中动态地监测和评估生成内容的真实性，并在发现潜在的幻觉时进行干预。通过识别并修正导致幻觉的关键token，可以避免生成整个错误的句子或段落，从而提高生成效率和准确性。这种方法类似于人类在写作时不断检查和修改自己的内容。

技术框架：Monitoring Decoding (MD) 框架包含以下主要模块：1) Monitor Function：用于在生成过程中评估每个token的事实性，识别可能导致幻觉的token。2) Tree-based Decoding：当Monitor Function检测到潜在的幻觉token时，使用基于树的解码策略来探索不同的token选择，并选择更符合事实的token。3) In-process Intervention：在生成过程中动态地应用干预措施，修正易于产生幻觉的token，从而引导生成过程朝着更真实的方向发展。

关键创新：MD的关键创新在于其动态监测和干预的机制。与现有方法相比，MD不是在生成完整内容后才进行评估和选择，而是在生成过程中实时地进行干预，从而避免了不必要的计算和延迟。此外，MD的基于树的解码策略可以有效地探索不同的token选择，并选择更符合事实的token。

关键设计：Monitor Function的设计是关键。论文中可能使用了某种预训练的知识库或外部信息源来评估token的事实性。基于树的解码策略可能涉及到beam search等技术，用于探索不同的token组合。具体的损失函数可能包括衡量生成内容与事实之间差异的指标，以及鼓励生成内容连贯性的指标。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Monitoring Decoding (MD) 在事实准确性和效率方面均优于基于自洽性的方法。具体来说，MD在多个数据集上实现了更高的事实准确率，同时显著降低了计算开销。例如，在某个数据集上，MD的事实准确率提高了X%，而计算时间减少了Y%。这些结果表明，MD是一种有效且高效的缓解大语言模型幻觉的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要生成事实性内容的场景，例如问答系统、知识图谱构建、新闻生成和科学写作等。通过减少大语言模型中的幻觉，可以提高这些应用的可靠性和实用性，并为用户提供更准确和可信的信息。未来，该技术有望进一步推广到其他自然语言处理任务中，例如机器翻译和文本摘要。

📄 摘要（原文）

While large language models have demonstrated exceptional performance across a wide range of tasks, they remain susceptible to hallucinations -- generating plausible yet factually incorrect contents. Existing methods to mitigating such risk often rely on sampling multiple full-length generations, which introduces significant response latency and becomes ineffective when the model consistently produces hallucinated outputs with high confidence. To address these limitations, we introduce Monitoring Decoding (MD), a novel framework that dynamically monitors the generation process and selectively applies in-process interventions, focusing on revising crucial tokens responsible for hallucinations. Instead of waiting until completion of multiple full-length generations, we identify hallucination-prone tokens during generation using a monitor function, and further refine these tokens through a tree-based decoding strategy. This approach ensures an enhanced factual accuracy and coherence in the generated output while maintaining efficiency. Experimental results demonstrate that MD consistently outperforms self-consistency-based approaches in both effectiveness and efficiency, achieving higher factual accuracy while significantly reducing computational overhead.