Hallucination Detection with the Internal Layers of LLMs

📄 arXiv: 2509.14254v1 📥 PDF

作者: Martin Preiß

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-11

备注: Master's thesis

💡 一句话要点

提出一种基于LLM内部层动态加权的幻觉检测方法，提升检测性能。

🎯 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 内部表示 动态加权 跨基准学习

📋 核心要点

  1. LLM容易产生幻觉，导致生成内容与事实不符，现有方法泛化能力不足，难以有效检测。
  2. 利用LLM内部表示，动态加权和组合不同层的信息，构建新的幻觉检测架构。
  3. 实验表明，该方法在特定基准上优于传统方法，跨基准训练和参数冻结可缓解泛化问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务中取得了成功。然而，它们也存在明显的局限性，例如容易产生幻觉，即生成看似合理但事实上缺乏依据的内容，这可能导致严重的现实后果。最近的研究表明，利用LLM内部表示的基于探针的分类器可以检测幻觉。这种方法无需模型训练，可以在不显著增加计算成本的情况下提高可靠性。本研究在此基础上，提出了一种新的利用LLM内部表示进行幻觉检测的方法，并在TruthfulQA、HaluEval和ReFact三个基准上进行了评估。具体而言，开发了一种新的架构，可以动态地加权和组合LLM内部层，以提高幻觉检测性能。实验结果表明，该方法优于传统的探测方法，但跨基准和LLM的泛化仍然具有挑战性。通过跨基准训练和参数冻结，可以缓解这些泛化限制。虽然并非始终改进，但这两种技术在单个基准上都产生了更好的性能，并减少了转移到其他基准时的性能下降。这些发现为通过内部表示分析提高LLM的可靠性开辟了新的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中普遍存在的幻觉问题，即LLM生成看似合理但实际上不符合事实的内容。现有基于探针的幻觉检测方法虽然有效，但通常采用静态方式利用LLM的内部表示，忽略了不同层可能包含的不同信息，并且在跨不同基准和LLM时泛化能力较弱。

核心思路：论文的核心思路是动态地加权和组合LLM的内部层表示，以更有效地捕捉与幻觉相关的特征。通过学习不同层的重要性，可以更好地利用LLM内部蕴含的知识，从而提高幻觉检测的准确性和泛化能力。这种动态加权机制允许模型根据输入自适应地调整不同层的影响，从而更好地适应不同的任务和数据集。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 获取LLM的内部层表示；2) 使用一个可学习的权重模块，为每一层分配一个权重；3) 将加权后的层表示进行组合，得到一个融合的表示；4) 使用一个分类器，基于融合的表示来预测是否存在幻觉。该框架的关键在于权重模块的设计，它负责学习不同层的重要性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了动态加权和组合LLM内部层表示的方法。与传统的静态方法相比，该方法能够自适应地调整不同层的影响，从而更好地捕捉与幻觉相关的特征。此外，论文还探索了跨基准训练和参数冻结等技术，以提高模型的泛化能力。

关键设计：权重模块可以使用多种不同的架构，例如多层感知机（MLP）或注意力机制。损失函数通常采用交叉熵损失，用于训练分类器。跨基准训练涉及在多个数据集上联合训练模型，而参数冻结则是在训练过程中固定部分参数，以防止过拟合。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的动态加权方法在TruthfulQA、HaluEval和ReFact三个基准上均优于传统的探测方法。虽然跨基准泛化仍然具有挑战性，但通过跨基准训练和参数冻结等技术，可以显著缓解泛化问题，并在某些情况下提高性能。具体提升幅度未知，原文未提供明确数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM生成可靠信息的场景，例如智能客服、内容创作、医疗诊断等。通过提高LLM的可靠性，可以减少错误信息的传播，提升用户体验，并降低潜在的风险。未来，该技术有望集成到LLM的开发和部署流程中，成为一种标准的幻觉检测和缓解手段。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have succeeded in a variety of natural language processing tasks [Zha+25]. However, they have notable limitations. LLMs tend to generate hallucinations, a seemingly plausible yet factually unsupported output [Hua+24], which have serious real-world consequences [Kay23; Rum+24]. Recent work has shown that probing-based classifiers that utilize LLMs' internal representations can detect hallucinations [AM23; Bei+24; Bur+24; DYT24; Ji+24; SMZ24; Su+24]. This approach, since it does not involve model training, can enhance reliability without significantly increasing computational costs. Building upon this approach, this thesis proposed novel methods for hallucination detection using LLM internal representations and evaluated them across three benchmarks: TruthfulQA, HaluEval, and ReFact. Specifically, a new architecture that dynamically weights and combines internal LLM layers was developed to improve hallucination detection performance. Throughout extensive experiments, two key findings were obtained: First, the proposed approach was shown to achieve superior performance compared to traditional probing methods, though generalization across benchmarks and LLMs remains challenging. Second, these generalization limitations were demonstrated to be mitigated through cross-benchmark training and parameter freezing. While not consistently improving, both techniques yielded better performance on individual benchmarks and reduced performance degradation when transferred to other benchmarks. These findings open new avenues for improving LLM reliability through internal representation analysis.