ICR Probe: Tracking Hidden State Dynamics for Reliable Hallucination Detection in LLMs

📄 arXiv: 2507.16488v1 📥 PDF

作者: Zhenliang Zhang, Xinyu Hu, Huixuan Zhang, Junzhe Zhang, Xiaojun Wan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-22

备注: Accepted to ACL 2025 (Main Conference)

💡 一句话要点

提出ICR Probe，通过追踪LLM隐状态动态变化实现可靠的幻觉检测

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

关键词: 大语言模型 幻觉检测 隐状态 信息贡献 残差流 跨层演变 ICR Score

📋 核心要点

  1. 现有幻觉检测方法侧重于静态隐状态表示，忽略了跨层动态演变，导致检测效果受限。
  2. 提出ICR Probe，核心思想是量化模块对隐状态更新的贡献（ICR Score），捕捉跨层演变。
  3. 实验表明，ICR Probe使用更少参数实现了更优性能，并通过消融实验和案例分析提升可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但其产生幻觉的倾向降低了其可靠性。现有的利用隐状态的幻觉检测方法主要集中于静态和孤立的表示，忽略了它们在各层之间的动态演变，这限制了其有效性。为了解决这个局限性，我们将重点转移到隐状态更新过程，并引入了一种新的指标，即ICR Score（信息对残差流的贡献），它量化了模块对隐状态更新的贡献。我们通过实验验证了ICR Score在区分幻觉方面的有效性和可靠性。基于这些见解，我们提出了一种幻觉检测方法，即ICR Probe，它捕捉了隐状态的跨层演变。实验结果表明，ICR Probe以显著更少的参数实现了卓越的性能。此外，消融研究和案例分析提供了对该方法底层机制的更深入的见解，提高了其可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型幻觉检测方法主要关注静态的隐状态表示，忽略了隐状态在模型层之间的动态演变过程。这种静态分析无法充分捕捉幻觉产生的复杂机制，导致检测效果不佳。因此，需要一种能够有效追踪隐状态动态变化的方法，从而更准确地检测幻觉。

核心思路：论文的核心思路是关注隐状态的更新过程，并量化每个模块对隐状态更新的贡献。通过分析信息如何从一层传递到下一层，可以更好地理解模型内部的信息流动，从而识别出与幻觉相关的异常模式。具体而言，论文提出了ICR Score，用于衡量每个模块对残差流的信息贡献。

技术框架：ICR Probe的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 前向传播：输入文本通过LLM进行前向传播，获取每一层的隐状态。2) ICR Score计算：计算每一层每个模块的ICR Score，量化其对隐状态更新的贡献。3) 幻觉检测：基于ICR Score的跨层演变模式，判断模型是否产生幻觉。具体实现中，可以使用简单的分类器（例如线性层）来学习ICR Score与幻觉之间的关系。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了ICR Score，并将其应用于幻觉检测。与现有方法相比，ICR Score能够捕捉隐状态的动态变化，从而更准确地识别幻觉。此外，ICR Probe通过分析ICR Score的跨层演变模式，进一步提高了检测的可靠性。

关键设计：ICR Score的计算公式为：ICR = ||h_l+1 - h_l|| / ||h_l||，其中h_l表示第l层的隐状态。该公式衡量了第l层到第l+1层隐状态的变化幅度，从而反映了第l层模块对隐状态更新的贡献。在实际应用中，可以使用不同的距离度量方式（例如欧氏距离、余弦相似度）来计算ICR Score。此外，为了提高检测的鲁棒性，可以对ICR Score进行平滑处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ICR Probe在幻觉检测任务上取得了显著的性能提升，尤其是在参数量较少的情况下。相较于现有方法，ICR Probe能够以更低的计算成本实现更高的检测精度。具体的性能数据（例如准确率、召回率、F1值）在论文中进行了详细的对比和分析。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高可靠性的大语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、机器翻译等。通过有效检测和抑制幻觉，可以提高LLM生成内容的质量和可信度，从而增强用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的生成模型，并与其他幻觉缓解技术相结合，构建更可靠的AI系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) excel at various natural language processing tasks, but their tendency to generate hallucinations undermines their reliability. Existing hallucination detection methods leveraging hidden states predominantly focus on static and isolated representations, overlooking their dynamic evolution across layers, which limits efficacy. To address this limitation, we shift the focus to the hidden state update process and introduce a novel metric, the ICR Score (Information Contribution to Residual Stream), which quantifies the contribution of modules to the hidden states' update. We empirically validate that the ICR Score is effective and reliable in distinguishing hallucinations. Building on these insights, we propose a hallucination detection method, the ICR Probe, which captures the cross-layer evolution of hidden states. Experimental results show that the ICR Probe achieves superior performance with significantly fewer parameters. Furthermore, ablation studies and case analyses offer deeper insights into the underlying mechanism of this method, improving its interpretability.