Don't Let It Hallucinate: Premise Verification via Retrieval-Augmented Logical Reasoning
作者: Yuehan Qin, Shawn Li, Yi Nian, Xinyan Velocity Yu, Yue Zhao, Xuezhe Ma
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-04-08
💡 一句话要点
提出基于检索增强逻辑推理的框架，解决大语言模型中的虚假前提幻觉问题
🎯 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 检索增强生成 逻辑推理 事实验证
📋 核心要点
- 现有大语言模型易受虚假前提误导，产生幻觉内容，且现有方法计算成本高，缺乏主动预防机制。
- 论文提出一种基于检索的框架，通过检索增强生成技术验证前提的真实性，并在生成前纠正。
- 实验表明，该方法能有效减少幻觉，提高事实准确性，且无需访问模型logits或大规模微调。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在生成流畅、上下文相关的响应方面表现出强大的能力。然而，它们可能会产生幻觉输出，特别是当用户查询包含一个或多个虚假前提时——即与既定事实相矛盾的声明。这些前提会误导LLMs，使其提供捏造或误导性的细节。现有的方法包括预训练、微调和推理时技术，这些方法通常依赖于对logits的访问或在幻觉发生后解决幻觉问题。这些方法往往计算成本高昂，需要大量的训练数据，或者缺乏在生成之前主动防止幻觉的机制，从而限制了它们在实时应用中的效率。我们提出了一种基于检索的框架，该框架在生成之前识别并解决虚假前提。我们的方法首先将用户的查询转换为逻辑表示，然后应用检索增强生成(RAG)来使用事实来源评估每个前提的有效性。最后，我们将验证结果整合到LLM的提示中，以保持最终输出的事实一致性。实验表明，这种方法有效地减少了幻觉，提高了事实准确性，并且不需要访问模型logits或大规模微调。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLMs)在面对包含虚假前提的用户查询时，容易产生幻觉输出的问题。现有方法，如预训练、微调和推理时干预，通常计算成本高昂，需要大量训练数据，并且缺乏在生成之前主动预防幻觉的机制。这些限制使得它们在实时应用中效率低下。
核心思路：论文的核心思路是在LLM生成内容之前，先对用户查询中的前提进行验证。通过检索相关的事实性知识，判断前提是否真实，从而避免LLM基于错误信息生成幻觉内容。这种“先验证，后生成”的策略旨在从源头上减少幻觉的产生。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 逻辑表示转换：将用户查询转换为逻辑形式，以便识别和提取其中的前提。2) 检索增强生成(RAG)：利用检索技术，从外部知识库中检索与每个前提相关的事实性信息。3) 前提验证：基于检索到的信息，判断每个前提的真伪。4) 提示整合：将前提验证的结果整合到LLM的提示中，引导LLM生成符合事实的输出。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其主动预防幻觉的机制。与现有方法在幻觉发生后进行纠正不同，该方法在生成之前就识别并纠正虚假前提，从而从根本上减少了幻觉的产生。此外，该方法不需要访问模型logits或进行大规模微调，降低了计算成本和数据需求。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何有效地将用户查询转换为逻辑表示，以便准确提取前提。2) 如何选择合适的检索技术和知识库，以确保检索到相关的事实性信息。3) 如何设计提示，将前提验证的结果有效地融入到LLM的生成过程中，引导LLM生成符合事实的输出。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过实验证明，所提出的基于检索增强逻辑推理的框架能够有效减少大语言模型中的幻觉现象，并提高生成内容的事实准确性。该方法无需访问模型logits或进行大规模微调，降低了计算成本和数据需求，使其更易于部署和应用。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要大语言模型提供可靠信息的场景，例如智能客服、问答系统、内容创作等。通过减少幻觉，提高事实准确性，可以增强用户对LLM的信任，并提升LLM在实际应用中的价值。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的查询和更广泛的知识领域。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown substantial capacity for generating fluent, contextually appropriate responses. However, they can produce hallucinated outputs, especially when a user query includes one or more false premises-claims that contradict established facts. Such premises can mislead LLMs into offering fabricated or misleading details. Existing approaches include pretraining, fine-tuning, and inference-time techniques that often rely on access to logits or address hallucinations after they occur. These methods tend to be computationally expensive, require extensive training data, or lack proactive mechanisms to prevent hallucination before generation, limiting their efficiency in real-time applications. We propose a retrieval-based framework that identifies and addresses false premises before generation. Our method first transforms a user's query into a logical representation, then applies retrieval-augmented generation (RAG) to assess the validity of each premise using factual sources. Finally, we incorporate the verification results into the LLM's prompt to maintain factual consistency in the final output. Experiments show that this approach effectively reduces hallucinations, improves factual accuracy, and does not require access to model logits or large-scale fine-tuning.