Hallucinate Less by Thinking More: Aspect-Based Causal Abstention for Large Language Models

📄 arXiv: 2511.17170v1 📥 PDF

作者: Vy Nguyen, Ziqi Xu, Jeffrey Chan, Estrid He, Feng Xia, Xiuzhen Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-11-21

备注: Accepted to AAAI 2026 (Main Technical Track)

💡 一句话要点

提出基于知识切面的因果消融框架ABCA，减少大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: 大语言模型 幻觉问题 因果推断 知识切面 消融学习 可解释性 可靠性

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型的消融方法依赖生成后信号，无法提前预防不可靠回复，存在局限性。
  2. ABCA框架通过因果推断分析LLM知识的内部多样性，评估知识可靠性，实现早期消融。
  3. 实验表明ABCA提高了消融可靠性，达到SOTA性能，并提升了消融决策的可解释性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）经常产生流畅但事实不正确的回答，这种现象被称为幻觉。消融，即模型选择不回答，而是输出“我不知道”等短语，是一种常见的保障措施。然而，现有的消融方法通常依赖于生成后的信号，例如生成变体或反馈，这限制了它们提前阻止不可靠响应的能力。本文介绍了一种新的基于知识切面的因果消融（ABCA）框架，该框架通过因果推断分析LLM知识的内部多样性，从而实现早期消融。这种多样性反映了从各种来源获得的参数化知识的多方面性质，代表了学科、法律背景或时间框架等不同方面。ABCA估计以这些方面为条件的因果效应，以评估与给定查询相关的知识的可靠性。基于这些估计，我们实现了两种类型的消融：Type-1，其中方面效应不一致（知识冲突）；Type-2，其中方面效应一致地支持消融（知识不足）。在标准基准上的实验表明，ABCA提高了消融可靠性，实现了最先进的性能，并增强了消融决策的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型中普遍存在的“幻觉”问题，即模型生成流畅但事实不正确的回答。现有消融方法依赖于生成后的信号，无法在生成前有效识别并避免不可靠的知识，导致模型在已经产生错误信息后才选择放弃回答。这种事后补救的方式效率较低，且无法根本上解决幻觉问题。

核心思路：论文的核心思路是利用因果推断来分析LLM内部知识的多样性，并将这种多样性视为不同“知识切面”（Aspects），例如学科、法律背景、时间框架等。通过评估这些知识切面对模型输出的因果效应，可以判断模型所依赖的知识是否可靠。如果不同切面的知识相互冲突，或者所有切面的知识都表明信息不足，则模型选择放弃回答，从而避免产生幻觉。

技术框架：ABCA框架主要包含以下几个阶段：1) 知识切面识别：确定影响模型输出的潜在知识切面。2) 因果效应估计：使用因果推断方法，估计每个知识切面对模型输出的因果效应。这通常涉及干预模型输入，观察输出的变化。3) 消融决策：基于因果效应的估计结果，判断是否需要进行消融。论文提出了两种消融类型：Type-1（知识冲突）和Type-2（知识不足）。4) 输出生成：如果决定不消融，则模型正常生成答案；如果决定消融，则输出“我不知道”等表示不确定的短语。

关键创新：ABCA的关键创新在于将因果推断引入到LLM的消融机制中，并利用知识切面的概念来分析模型内部知识的多样性。与现有方法相比，ABCA能够提前评估知识的可靠性，从而在生成错误信息之前就选择放弃回答，从根本上减少幻觉的产生。此外，ABCA还提供了对消融决策的解释性，可以了解模型为什么选择不回答。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何定义和识别知识切面；2) 如何选择合适的因果推断方法来估计因果效应；3) 如何设计消融决策的阈值和策略，以平衡准确率和召回率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节可能依赖于具体的LLM和任务，论文中可能没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ABCA在标准基准测试中显著提高了消融的可靠性，并达到了最先进的性能。具体而言，ABCA在减少幻觉的同时，保持了较高的回答准确率。与现有消融方法相比，ABCA能够更有效地识别和避免不可靠的知识，从而提高了LLM的整体性能。

🎯 应用场景

ABCA框架可应用于各种需要高可靠性的大语言模型应用场景，例如医疗诊断、法律咨询、金融分析等。通过减少幻觉，可以提高LLM在这些领域的应用价值和可信度。此外，ABCA提供的消融决策解释性，有助于用户理解模型的推理过程，增强用户对模型的信任。未来，ABCA可以进一步扩展到其他类型的LLM和任务，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) often produce fluent but factually incorrect responses, a phenomenon known as hallucination. Abstention, where the model chooses not to answer and instead outputs phrases such as "I don't know", is a common safeguard. However, existing abstention methods typically rely on post-generation signals, such as generation variations or feedback, which limits their ability to prevent unreliable responses in advance. In this paper, we introduce Aspect-Based Causal Abstention (ABCA), a new framework that enables early abstention by analysing the internal diversity of LLM knowledge through causal inference. This diversity reflects the multifaceted nature of parametric knowledge acquired from various sources, representing diverse aspects such as disciplines, legal contexts, or temporal frames. ABCA estimates causal effects conditioned on these aspects to assess the reliability of knowledge relevant to a given query. Based on these estimates, we enable two types of abstention: Type-1, where aspect effects are inconsistent (knowledge conflict), and Type-2, where aspect effects consistently support abstention (knowledge insufficiency). Experiments on standard benchmarks demonstrate that ABCA improves abstention reliability, achieves state-of-the-art performance, and enhances the interpretability of abstention decisions.