DSVD: Dynamic Self-Verify Decoding for Faithful Generation in Large Language Models

📄 arXiv: 2503.03149v1 📥 PDF

作者: YiQiu Guo, Yuchen Yang, Zhe Chen, Pingjie Wang, Yusheng Liao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Yu Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-05

💡 一句话要点

提出DSVD：一种动态自验证解码框架，用于提升大语言模型生成内容的可靠性。

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

关键词: 大语言模型 文本生成 幻觉检测 自验证 动态解码

📋 核心要点

  1. 大语言模型在生成文本时容易出现幻觉和事实错误，现有方法要么利用不足模型自身纠错能力，要么事后验证成本高昂。
  2. DSVD框架通过并行自验证架构进行实时质量评估，并采用动态回滚机制进行有针对性的错误恢复，提升生成可靠性。
  3. 实验结果表明，DSVD在多个基准测试中显著提高了生成文本的真实性和事实准确性，并且可以与现有方法结合使用。

📝 摘要（中文）

大语言模型的可靠性仍然是一个关键挑战，尤其是在文本生成过程中容易出现幻觉和事实不准确的情况。现有的解决方案要么未充分利用模型的自纠正能力（采用先发制人的策略），要么使用成本高昂的事后验证。为了进一步探索实时自验证和纠正的潜力，我们提出了动态自验证解码（DSVD），这是一种新颖的解码框架，通过实时幻觉检测和高效的错误纠正来提高生成可靠性。DSVD集成了两个关键组件：（1）用于持续质量评估的并行自验证架构，（2）用于有针对性的错误恢复的动态回滚机制。在五个基准测试中进行的大量实验证明了DSVD的有效性，在真实性（问题回答）和事实准确性（FActScore）方面取得了显著的改进。结果表明，DSVD可以进一步与现有的忠实解码方法相结合，以实现更强的性能。我们的工作表明，生成过程中的实时自验证为构建更值得信赖的语言模型提供了一条可行的途径，而不会牺牲实际的可部署性。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在文本生成时，容易产生幻觉和事实错误，降低了生成内容的可靠性。现有的方法，例如预先干预或事后验证，存在效率低下或成本过高的问题，未能充分利用模型自身的纠错能力。因此，需要一种更有效、实时的错误检测和纠正机制，以提高生成文本的质量。

核心思路：DSVD的核心思路是在解码过程中进行实时的自验证和纠错。通过并行运行一个自验证模块，对当前生成的token进行质量评估，如果检测到潜在的错误或幻觉，则触发动态回滚机制，回到之前的状态重新生成。这种实时反馈和纠正机制能够更有效地避免错误的累积，提高生成文本的可靠性。

技术框架：DSVD框架主要包含两个核心模块：并行自验证架构和动态回滚机制。并行自验证架构负责对当前生成的token进行质量评估，判断是否存在错误或幻觉的可能性。动态回滚机制则在检测到错误时，将生成过程回滚到之前的状态，并调整生成策略，避免错误的延续。整个过程在解码过程中实时进行，无需额外的后处理步骤。

关键创新：DSVD的关键创新在于其动态的自验证和纠错机制。与传统的预先干预或事后验证方法不同，DSVD在生成过程中实时地进行错误检测和纠正，能够更有效地避免错误的累积。此外，DSVD的并行自验证架构能够充分利用模型的自身能力，无需额外的外部知识或资源。

关键设计：并行自验证架构的具体实现方式未知，可能涉及使用多个解码头或辅助模型来评估生成token的质量。动态回滚机制的具体实现方式也未知，可能涉及对生成概率分布的调整或对历史token的重新加权。损失函数的设计可能包括对自验证模块的训练，以提高其准确性和可靠性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DSVD在五个基准测试中表现出色，显著提高了生成文本的真实性和事实准确性。在问题回答任务中，DSVD提升了模型的真实性。在FActScore评估中，DSVD也取得了显著的改进，表明其能够有效减少生成文本中的事实错误。此外，DSVD还可以与现有的忠实解码方法相结合，进一步提升性能。

🎯 应用场景

DSVD技术可应用于各种需要高质量文本生成的场景，例如智能客服、内容创作、机器翻译等。通过提高生成文本的真实性和准确性，DSVD能够增强用户对大语言模型的信任，并减少因错误信息带来的负面影响。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更可靠的文本生成。

📄 摘要（原文）

The reliability of large language models remains a critical challenge, particularly due to their susceptibility to hallucinations and factual inaccuracies during text generation. Existing solutions either underutilize models' self-correction with preemptive strategies or use costly post-hoc verification. To further explore the potential of real-time self-verification and correction, we present Dynamic Self-Verify Decoding (DSVD), a novel decoding framework that enhances generation reliability through real-time hallucination detection and efficient error correction. DSVD integrates two key components: (1) parallel self-verification architecture for continuous quality assessment, (2) dynamic rollback mechanism for targeted error recovery. Extensive experiments across five benchmarks demonstrate DSVD's effectiveness, achieving significant improvement in truthfulness (Quesetion-Answering) and factual accuracy (FActScore). Results show the DSVD can be further incorporated with existing faithful decoding methods to achieve stronger performance. Our work establishes that real-time self-verification during generation offers a viable path toward more trustworthy language models without sacrificing practical deployability.