Multi-stage Prompt Refinement for Mitigating Hallucinations in Large Language Models

📄 arXiv: 2510.12032v1 📥 PDF

作者: Jung-Woo Shim, Yeong-Joon Ju, Ji-Hoon Park, Seong-Whan Lee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-14

备注: 22 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出多阶段提示精炼（MPR）框架，缓解大语言模型中的幻觉问题。

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

关键词: 大语言模型 幻觉缓解 提示工程 多阶段精炼 小型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型易受格式错误的提示影响，产生幻觉，即生成看似合理但不正确的信息。
  2. 论文提出多阶段提示精炼（MPR）框架，通过迭代改进提示的清晰度和相关性来缓解幻觉。
  3. 实验表明，MPR精炼的提示在幻觉基准上实现了超过85%的胜率，显著提高了LLM输出的准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在自然语言理解和生成任务中表现出强大的性能。然而，LLM仍然面临幻觉的挑战，即模型生成看似合理但不正确的信息。虽然有几个因素导致幻觉，但格式错误的提示（包括措辞含糊、语法错误或信息不完整的提示）的影响相对较少被研究。为了解决这个问题，我们引入了多阶段提示精炼（MPR）框架，旨在系统地改进这些格式错误的提示。每个阶段都使用针对特定任务微调的小型语言模型（SLM）来解决特定错误，例如标点符号、印刷错误和关键术语的误用。MPR通过额外的上下文迭代地增强提示的清晰度，并采用带有排序的自我反思机制来优先考虑最相关的输入。在幻觉基准上的实验结果表明，与原始形式相比，MPR精炼的提示实现了超过85%的胜率，证明了其在减少幻觉和提高LLM输出准确性方面的有效性。有趣的是，我们发现MPR可以与现有的事后幻觉缓解框架相结合，进一步增强其通用性。MPR为提高各种领域中LLM的可靠性提供了一种轻量级且适应性强的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中由于格式错误的提示而导致的幻觉问题。现有方法通常忽略了提示本身质量对LLM输出的影响，而LLM容易受到措辞含糊、语法错误或信息不完整的提示的干扰，从而产生不准确或虚假的信息。

核心思路：论文的核心思路是通过多阶段的提示精炼，逐步改进提示的质量，从而减少LLM的幻觉。这种方法认为，通过消除提示中的歧义、错误和不完整性，可以引导LLM生成更准确和可靠的答案。

技术框架：MPR框架包含多个阶段，每个阶段都专注于解决提示中的特定类型的错误。这些阶段可能包括：1) 标点符号和拼写错误纠正；2) 关键术语的正确使用；3) 上下文信息的补充。每个阶段使用针对特定任务微调的小型语言模型（SLM）来执行相应的精炼操作。此外，MPR还包含一个自我反思机制，用于评估和排序不同精炼后的提示，选择最相关的输入。

关键创新：MPR的关键创新在于其多阶段的迭代精炼过程，以及利用小型语言模型（SLM）进行特定错误的纠正。与直接使用大型模型进行提示优化相比，使用SLM可以降低计算成本，并提高精炼的效率和针对性。此外，自我反思机制能够有效地选择最佳的精炼提示，进一步提升了整体性能。

关键设计：MPR框架的关键设计包括：1) 每个阶段使用的SLM的具体架构和训练数据；2) 自我反思机制的评估指标和排序算法；3) 多阶段精炼的迭代次数和停止条件。论文可能还涉及了如何选择和组合不同的精炼阶段，以及如何平衡精炼的精度和效率等技术细节。具体的损失函数和网络结构等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MPR框架能够显著减少LLM的幻觉。与原始提示相比，经过MPR精炼的提示在幻觉基准上实现了超过85%的胜率。此外，MPR还可以与现有的事后幻觉缓解框架相结合，进一步提升性能。这些结果表明，MPR是一种有效且通用的幻觉缓解方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要大语言模型提供可靠信息的领域，例如智能客服、知识问答、内容创作等。通过提高LLM输出的准确性，MPR可以增强用户对AI系统的信任，并减少因错误信息带来的潜在风险。未来，MPR可以进一步扩展到处理更复杂的提示错误，并与其他幻觉缓解技术相结合，构建更强大的AI系统。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have shown strong performance in natural language understanding and generation tasks. However, LLMs continue to encounter challenges with hallucinations, where models generate plausible but incorrect information. While several factors contribute to hallucinations, the impact of ill-formed prompts, prompts with ambiguous wording, incorrect grammar, or incomplete information, was relatively under explored. To address this, we introduce Multi-stage Prompt Refinement (MPR), a framework designed to systematically improve these ill-formed prompts across multiple stages. Each stage addresses specific errors such as punctuation, typographical mistakes, and misuse of key terms, using small language models (SLMs) fine-tuned for these tasks. MPR iteratively enhances the clarity of prompts with additional context and employs a self-reflection mechanism with ranking to prioritize the most relevant input. Experimental results on hallucination benchmarks show that prompts refined by MPR achieve over an 85~\% win rate compared to their original forms, demonstrating its effectiveness in reducing hallucinations and improving LLM output accuracy. Interestingly, we reveal that MPR can be combined with existing post-hoc hallucination mitigation frameworks, further enhancing its versatility. MPR provides a lightweight and adaptable solution for enhancing LLM reliability across various domains.