HD-NDEs: Neural Differential Equations for Hallucination Detection in LLMs

📄 arXiv: 2506.00088v1 📥 PDF

作者: Qing Li, Jiahui Geng, Zongxiong Chen, Derui Zhu, Yuxia Wang, Congbo Ma, Chenyang Lyu, Fakhri Karray

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出HD-NDEs，利用神经微分方程检测LLM中的幻觉问题

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

关键词: 大型语言模型 幻觉检测 神经微分方程 潜在空间建模 动态系统 真实性评估

📋 核心要点

  1. 现有基于分类的幻觉检测方法在处理早期或中期序列中出现的不实信息时表现不佳，可靠性降低。
  2. HD-NDEs利用神经微分方程建模LLM潜在空间的动态系统，从而系统地评估语句的真实性。
  3. 实验结果表明，HD-NDEs在多个数据集和LLM上均表现出优越的性能，尤其在AUC-ROC指标上有显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，但幻觉问题，即模型产生不准确或不符合事实的陈述，仍然是实际部署中的一个重大挑战。虽然目前基于分类的方法，如SAPLMA，在缓解幻觉方面非常有效，但当不符合事实的信息出现在输出的早期或中期序列时，它们的可靠性会降低。为了解决这些问题，我们提出了一种新的方法，即幻觉检测-神经微分方程（HD-NDEs），该方法通过捕获LLM在其潜在空间中的完整动态，系统地评估语句的真实性。我们的方法应用神经微分方程（Neural DEs）来模拟LLM潜在空间中的动态系统。然后，潜在空间中的序列被映射到分类空间以进行真值评估。在五个数据集和六个广泛使用的LLM上进行的大量实验证明了HD-NDEs的有效性，特别是在True-False数据集上，与最先进的技术相比，AUC-ROC提高了14%以上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中普遍存在的幻觉问题，即模型生成不准确或不符合事实的陈述。现有基于分类的幻觉检测方法，如SAPLMA，虽然高效，但当错误信息出现在生成序列的早期或中期时，其检测能力会显著下降，导致可靠性降低。

核心思路：论文的核心思路是利用神经微分方程（Neural DEs）来建模LLM在生成文本过程中的潜在空间动态。通过将文本生成过程视为一个连续的动态系统，HD-NDEs能够捕捉到LLM在生成每个token时的状态变化，从而更全面地评估语句的真实性。这种方法能够克服传统分类方法对序列位置的敏感性。

技术框架：HD-NDEs的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将LLM生成的文本序列嵌入到其潜在空间中；2) 使用神经微分方程（Neural DEs）对潜在空间中的动态系统进行建模，学习LLM状态随时间的变化；3) 将潜在空间中的序列映射到分类空间，利用分类器判断语句的真实性。该框架的核心在于利用Neural DEs捕捉LLM生成过程的动态信息。

关键创新：HD-NDEs的关键创新在于将神经微分方程引入到LLM的幻觉检测任务中。与传统的分类方法不同，HD-NDEs能够捕捉LLM在生成文本过程中的动态变化，从而更全面地评估语句的真实性。这种方法能够有效解决传统方法对序列位置敏感的问题，提高幻觉检测的准确性和鲁棒性。

关键设计：HD-NDEs的关键设计包括：1) 使用合适的神经微分方程结构，例如ODE-RNN或Latent ODE，来建模LLM的潜在空间动态；2) 设计合适的损失函数，例如交叉熵损失或对比损失，来训练Neural DEs模型；3) 选择合适的分类器，例如全连接神经网络或支持向量机，将潜在空间中的序列映射到分类空间。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的LLM和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HD-NDEs在五个数据集和六个广泛使用的LLM上进行了广泛的实验，结果表明其有效性。特别是在True-False数据集上，HD-NDEs与最先进的技术相比，AUC-ROC提高了14%以上。这一显著的性能提升表明HD-NDEs能够更准确地检测LLM中的幻觉问题，尤其是在处理早期或中期序列中出现的不实信息时。

🎯 应用场景

HD-NDEs技术可广泛应用于各种需要确保LLM输出真实性和可靠性的场景，例如：自动问答系统、内容生成平台、医疗诊断辅助、金融风险评估等。通过降低LLM产生幻觉的可能性，HD-NDEs有助于提高用户对LLM的信任度，并促进LLM在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

In recent years, large language models (LLMs) have made remarkable advancements, yet hallucination, where models produce inaccurate or non-factual statements, remains a significant challenge for real-world deployment. Although current classification-based methods, such as SAPLMA, are highly efficient in mitigating hallucinations, they struggle when non-factual information arises in the early or mid-sequence of outputs, reducing their reliability. To address these issues, we propose Hallucination Detection-Neural Differential Equations (HD-NDEs), a novel method that systematically assesses the truthfulness of statements by capturing the full dynamics of LLMs within their latent space. Our approaches apply neural differential equations (Neural DEs) to model the dynamic system in the latent space of LLMs. Then, the sequence in the latent space is mapped to the classification space for truth assessment. The extensive experiments across five datasets and six widely used LLMs demonstrate the effectiveness of HD-NDEs, especially, achieving over 14% improvement in AUC-ROC on the True-False dataset compared to state-of-the-art techniques.