Counterfactual Probing for Hallucination Detection and Mitigation in Large Language Models

📄 arXiv: 2508.01862v1 📥 PDF

作者: Yijun Feng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-03

💡 一句话要点

提出反事实探测方法以解决大型语言模型的幻觉问题

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

关键词: 幻觉检测 反事实探测 大型语言模型 自适应减轻 实时验证机制

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型经常生成幻觉输出，导致信息不准确，影响其在实际应用中的可靠性。
  2. 本文提出的反事实探测方法通过生成反事实陈述来评估模型对事实错误的敏感性，旨在提高幻觉检测的准确性。
  3. 实验结果表明，反事实探测在检测性能上优于传统方法，且自适应减轻策略有效降低了幻觉评分，提升了模型的可靠性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在多种任务中展现出卓越的能力，但它们经常生成流畅但事实不准确或缺乏支持的幻觉输出。本文提出了一种新颖的反事实探测方法，用于检测和减轻语言模型输出中的幻觉。该方法动态生成看似合理但包含微妙事实错误的反事实陈述，并评估模型对这些扰动的敏感性。我们假设，真实知识对反事实变化具有鲁棒性，而幻觉内容在面对合理替代时表现出不一致的置信模式。通过在TruthfulQA、事实陈述数据集和策划的幻觉示例上的全面评估，反事实探测在检测性能上优于基线方法，同时我们的自适应减轻策略将幻觉评分平均降低了24.5%。该方法无需模型重训练，可作为实时验证机制集成到现有的语言模型管道中。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型生成的幻觉输出问题，现有方法在检测和减轻幻觉方面存在不足，无法有效识别和处理这些不准确的信息。

核心思路：论文提出的反事实探测方法通过动态生成看似合理但包含细微事实错误的反事实陈述，来评估模型对这些扰动的敏感性，从而识别幻觉内容。

技术框架：该方法的整体架构包括反事实生成模块和敏感性评估模块。反事实生成模块负责创建反事实陈述，而敏感性评估模块则分析模型对这些陈述的反应，以判断输出的可靠性。

关键创新：反事实探测的最大创新在于其动态生成反事实陈述的能力，这与传统的静态检测方法有本质区别，能够更有效地识别幻觉内容。

关键设计：在设计中，关键参数包括反事实陈述的生成策略和模型对这些陈述的置信度评估，损失函数则用于优化模型在面对反事实时的表现。

📊 实验亮点

实验结果显示，反事实探测方法在检测性能上优于基线方法，具体表现为幻觉检测准确率显著提升，同时自适应减轻策略平均降低了幻觉评分24.5%，展现出良好的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、自动内容生成和信息检索等场景，能够有效提高大型语言模型在实际应用中的可靠性和准确性。未来，该方法有望推动更高效的实时验证机制的发展，提升人机交互的质量。

📄 摘要（原文）

Large Language Models have demonstrated remarkable capabilities across diverse tasks, yet they frequently generate hallucinations outputs that are fluent but factually incorrect or unsupported. We propose Counterfactual Probing, a novel approach for detecting and mitigating hallucinations in LLM outputs. Our method dynamically generates counterfactual statements that appear plausible but contain subtle factual errors, then evaluates the model's sensitivity to these perturbations. We hypothesize that genuine knowledge exhibits robustness to counterfactual variations, while hallucinated content shows inconsistent confidence patterns when confronted with plausible alternatives. Our comprehensive evaluation on TruthfulQA, factual statement datasets, and curated hallucination examples demonstrates that counterfactual probing achieves superior detection performance compared to baseline methods, while our adaptive mitigation strategies reduce hallucination scores by an average of 24.5%. The approach requires no model retraining and can be integrated into existing LLM pipelines as a realtime verification mechanism.