Noise Augmented Fine Tuning for Mitigating Hallucinations in Large Language Models
作者: Afshin Khadangi, Amir Sartipi, Igor Tchappi, Ramin Bahmani
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-05-03)
💡 一句话要点
提出NoiseFiT，通过噪声增强微调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 噪声增强 微调 信噪比 自适应噪声 鲁棒性 一致性正则化
📋 核心要点
- 大语言模型存在幻觉问题，产生不准确或误导性内容，降低了模型的可信度。
- NoiseFiT通过信噪比自适应地注入噪声，扰动高SNR或低SNR层，增强模型鲁棒性，减少幻觉。
- 实验表明，NoiseFiT能显著降低幻觉率，并在关键任务中达到或超过基线性能，且计算开销可控。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）经常产生不准确或误导性的内容，即幻觉。为了解决这个问题，我们引入了噪声增强微调（NoiseFiT），这是一个新颖的框架，它利用基于信噪比（SNR）的自适应噪声注入来增强模型的鲁棒性。具体来说，NoiseFiT使用动态缩放的高斯噪声选择性地扰动被识别为高SNR（更鲁棒）或低SNR（可能欠正则化）的层。我们进一步提出了一种混合损失，它结合了标准交叉熵、软交叉熵和一致性正则化，以确保在噪声训练条件下稳定和准确的输出。我们的理论分析表明，自适应噪声注入是无偏且保持方差的，为期望中的收敛提供了强有力的保证。在多个测试和基准数据集上的实验结果表明，NoiseFiT显著降低了幻觉率，通常在关键任务中改进或匹配基线性能。这些发现突出了噪声驱动策略在实现鲁棒、可信的语言建模方面的潜力，而不会产生过高的计算开销。鉴于我们实验的全面性和详细性，我们已在W&B、Hugging Face和GitHub上公开发布了微调日志、基准评估工件和源代码，以促进进一步的研究、可访问性和可重复性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型中普遍存在的幻觉问题，即模型生成不真实、不准确或与上下文不符的内容。现有方法往往缺乏足够的鲁棒性，容易受到训练数据中的噪声或偏差的影响，导致模型在推理时产生幻觉。
核心思路：NoiseFiT的核心思路是通过在微调阶段引入自适应噪声，增强模型对噪声数据的抵抗能力，从而减少幻觉。其关键在于根据模型不同层的信噪比（SNR）动态调整噪声注入的强度，对高SNR（鲁棒性强）和低SNR（可能欠正则化）的层进行差异化处理。
技术框架：NoiseFiT框架主要包含以下几个阶段：1) 信噪比估计：计算模型各层的信噪比，用于后续噪声注入的自适应调整。2) 噪声注入：根据各层的信噪比，使用动态缩放的高斯噪声选择性地扰动模型参数。3) 混合损失训练：使用结合标准交叉熵、软交叉熵和一致性正则化的混合损失函数进行微调，保证模型在噪声环境下的稳定性和准确性。
关键创新：NoiseFiT的关键创新在于其自适应噪声注入机制。与传统的噪声注入方法不同，NoiseFiT不是简单地对所有层施加相同的噪声，而是根据各层的信噪比动态调整噪声强度，从而更有效地提高模型的鲁棒性。此外，混合损失函数的设计也保证了模型在噪声训练下的稳定性和准确性。
关键设计：NoiseFiT的关键设计包括：1) 信噪比估计方法：论文中具体使用的信噪比计算公式（未在摘要中明确）。2) 噪声缩放策略：如何根据信噪比动态调整高斯噪声的方差。3) 混合损失函数：标准交叉熵、软交叉熵和一致性正则化三者的权重比例。4) 噪声注入的位置：具体是对哪些层（如Transformer的哪一层）进行噪声注入。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
NoiseFiT在多个测试和基准数据集上表现出色，显著降低了幻觉率，并在关键任务中达到或超过了基线性能。具体的性能提升数据（例如，幻觉率降低百分比）需要在论文全文中查找。该方法在降低幻觉的同时，保持了模型在其他任务上的性能，证明了其有效性和通用性。
🎯 应用场景
NoiseFiT可应用于各种需要可靠和可信的大语言模型的场景，例如智能客服、内容生成、知识问答等。通过降低模型产生幻觉的风险，可以提高用户对模型的信任度，并减少因不准确信息带来的潜在危害。该方法还有助于提升模型在对抗环境下的鲁棒性，使其能够更好地应对恶意攻击。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) often produce inaccurate or misleading content-hallucinations. To address this challenge, we introduce Noise-Augmented Fine-Tuning (NoiseFiT), a novel framework that leverages adaptive noise injection based on the signal-to-noise ratio (SNR) to enhance model robustness. In particular, NoiseFiT selectively perturbs layers identified as either high-SNR (more robust) or low-SNR (potentially under-regularized) using a dynamically scaled Gaussian noise. We further propose a hybrid loss that combines standard cross-entropy, soft cross-entropy, and consistency regularization to ensure stable and accurate outputs under noisy training conditions. Our theoretical analysis shows that adaptive noise injection is both unbiased and variance-preserving, providing strong guarantees for convergence in expectation. Empirical results on multiple test and benchmark datasets demonstrate that NoiseFiT significantly reduces hallucination rates, often improving or matching baseline performance in key tasks. These findings highlight the promise of noise-driven strategies for achieving robust, trustworthy language modeling without incurring prohibitive computational overhead. Given the comprehensive and detailed nature of our experiments, we have publicly released the fine-tuning logs, benchmark evaluation artifacts, and source code online at W&B, Hugging Face, and GitHub, respectively, to foster further research, accessibility and reproducibility.