HalluShift: Measuring Distribution Shifts towards Hallucination Detection in LLMs

📄 arXiv: 2504.09482v1 📥 PDF

作者: Sharanya Dasgupta, Sujoy Nath, Arkaprabha Basu, Pourya Shamsolmoali, Swagatam Das

分类: cs.CL, cs.AI, cs.ET

发布日期: 2025-04-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HalluShift：通过测量LLM中的分布偏移来检测幻觉现象

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

关键词: 大型语言模型 幻觉检测 分布偏移 内部状态 Token概率

📋 核心要点

  1. 大型语言模型容易产生幻觉，生成错误信息，但现有方法难以有效检测这种细微的偏差。
  2. HalluShift通过分析LLM生成文本过程中内部状态空间和token概率的分布偏移来检测幻觉。
  3. 实验表明，HalluShift在多个基准数据集上优于现有基线方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其在众多领域中生成创新性响应的能力而备受关注。然而，LLMs常常受到幻觉的限制，在保持结构良好和连贯的响应的同时，会生成不正确的信息。本文假设幻觉源于LLMs的内部动态。我们的观察表明，在生成段落时，LLMs倾向于在响应的细微部分偏离事实准确性，最终转向错误信息。这种现象与人类认知相似，即个体在保持逻辑连贯性的同时可能会产生幻觉，将不确定性嵌入到他们言语的次要部分中。为了进一步研究这一点，我们引入了一种创新方法HalluShift，旨在分析LLM生成响应的内部状态空间和token概率中的分布偏移。我们的方法在各种基准数据集上获得了优于现有基线模型的性能。我们的代码库可在https://github.com/sharanya-dasgupta001/hallushift 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中幻觉现象的检测问题。现有方法难以捕捉LLM在生成文本过程中逐渐偏离事实的细微变化，导致幻觉检测效果不佳。现有方法通常依赖于外部知识库或人工标注，成本高昂且难以泛化。

核心思路：论文的核心思路是，LLM在生成幻觉文本时，其内部状态空间和token概率的分布会发生偏移。通过分析这种分布偏移，可以有效地检测幻觉。这种思路模拟了人类认知中，幻觉往往伴随着思维过程的微妙变化。

技术框架：HalluShift方法主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM生成文本；2) 提取LLM生成文本过程中的内部状态（例如，隐藏层输出）和token概率；3) 计算内部状态和token概率的分布；4) 检测分布偏移，例如使用KL散度或Wasserstein距离；5) 基于分布偏移的大小，判断文本是否包含幻觉。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它不依赖于外部知识库或人工标注，而是直接从LLM的内部状态中学习幻觉的特征。这种方法更加高效和可扩展，并且可以应用于不同的LLM模型。此外，该方法关注的是分布偏移，而非绝对值，因此对LLM的规模和训练方式具有更强的鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择合适的内部状态进行分析（例如，选择哪些隐藏层）；2) 如何定义和计算分布偏移（例如，使用哪种距离度量）；3) 如何设置阈值来判断文本是否包含幻觉。具体的参数设置和损失函数细节在论文中可能并未详细描述，需要参考代码库。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HalluShift在多个基准数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在幻觉检测方面优于现有的基线方法。具体的性能数据（例如，准确率、召回率、F1值）和提升幅度需要在论文中查找。代码库的开放也为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

该研究成果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。通过检测和减少LLM的幻觉，可以提高生成文本的可靠性和实用性，避免错误信息的传播，从而提升用户体验和降低风险。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的生成模型，例如图像生成和语音生成。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently garnered widespread attention due to their adeptness at generating innovative responses to the given prompts across a multitude of domains. However, LLMs often suffer from the inherent limitation of hallucinations and generate incorrect information while maintaining well-structured and coherent responses. In this work, we hypothesize that hallucinations stem from the internal dynamics of LLMs. Our observations indicate that, during passage generation, LLMs tend to deviate from factual accuracy in subtle parts of responses, eventually shifting toward misinformation. This phenomenon bears a resemblance to human cognition, where individuals may hallucinate while maintaining logical coherence, embedding uncertainty within minor segments of their speech. To investigate this further, we introduce an innovative approach, HalluShift, designed to analyze the distribution shifts in the internal state space and token probabilities of the LLM-generated responses. Our method attains superior performance compared to existing baselines across various benchmark datasets. Our codebase is available at https://github.com/sharanya-dasgupta001/hallushift.