LLM-CAS: Dynamic Neuron Perturbation for Real-Time Hallucination Correction
作者: Jensen Zhang, Ningyuan Liu, Yijia Fan, Zihao Huang, Qinglin Zeng, Kaitong Cai, Jian Wang, Keze Wang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-12-21
备注: Accepted at AAAI 2026
💡 一句话要点
LLM-CAS：通过动态神经元扰动实现大语言模型实时幻觉纠正
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 幻觉纠正 强化学习 神经元扰动 实时校正
📋 核心要点
- 现有大语言模型易产生幻觉，传统微调和强化学习方法成本高昂，静态参数编辑方法泛化性差。
- LLM-CAS采用分层强化学习，训练智能体动态选择神经元扰动，实现上下文感知的实时幻觉纠正。
- 实验表明，LLM-CAS在多个数据集上显著提升了事实准确性，优于现有静态和动态编辑方法。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）经常生成缺乏事实或上下文依据的幻觉内容，限制了它们在关键应用中的可靠性。现有的方法，如监督微调和基于人类反馈的强化学习，需要大量数据和计算资源，而静态参数编辑方法难以应对上下文相关的错误和灾难性遗忘。我们提出了LLM-CAS，一个将实时幻觉纠正形式化为分层强化学习问题的框架。LLM-CAS训练一个智能体，学习一个策略，该策略在推理过程中基于当前上下文动态选择临时神经元扰动。与依赖启发式或预定义调整的先前动态方法不同，这种策略驱动的机制能够实现自适应和细粒度的校正，而无需永久修改参数。在多个语言模型上的实验表明，LLM-CAS持续提高事实准确性，在StoryCloze上提高了10.98个百分点，在TriviaQA上提高了2.71个百分点，在TruthfulQA的MC1得分上提高了2.06个百分点。这些结果优于ITI和CAA等静态编辑方法以及动态SADI框架。总而言之，LLM-CAS为提高LLM的可靠性提供了一种高效且上下文感知的解决方案，在未来的多模态扩展方面具有广阔的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）生成幻觉内容的问题，即模型输出与事实或上下文不符的信息。现有方法，如监督微调、强化学习和静态参数编辑，存在数据需求高、计算成本高、难以适应上下文变化以及容易导致灾难性遗忘等问题。这些痛点限制了LLM在需要高度可靠性的关键应用中的部署。
核心思路：LLM-CAS的核心思路是将幻觉纠正问题建模为一个分层强化学习问题。通过训练一个智能体，使其能够根据当前上下文动态地选择对哪些神经元进行扰动，从而在不修改模型原始参数的情况下，实时地纠正幻觉。这种方法旨在实现自适应、细粒度的校正，并避免静态编辑方法的局限性。
技术框架：LLM-CAS框架包含以下主要模块：1) 上下文编码器：用于提取当前输入文本的上下文信息。2) 策略网络：基于上下文信息，策略网络输出一个动作，该动作指定要扰动的神经元集合。3) 神经元扰动模块：根据策略网络输出的动作，对选定的神经元进行临时扰动。4) 奖励函数：根据模型输出的准确性，计算奖励信号，用于训练策略网络。整个流程是一个强化学习的循环，智能体通过与环境交互，不断优化其策略。
关键创新：LLM-CAS的关键创新在于其动态神经元扰动机制。与静态参数编辑方法不同，LLM-CAS能够根据不同的上下文自适应地调整神经元的激活状态，从而实现更精细的幻觉纠正。此外，与依赖启发式或预定义调整的先前动态方法相比，LLM-CAS通过强化学习自动学习扰动策略，避免了人工设计的偏差。
关键设计：LLM-CAS的关键设计包括：1) 分层强化学习结构：采用分层结构可能涉及高层策略选择需要扰动的层，低层策略选择该层中需要扰动的神经元。2) 奖励函数的设计：奖励函数需要能够准确地反映模型输出的准确性，例如，可以使用外部知识库或人工标注来验证模型输出的事实性。3) 策略网络的结构：策略网络的设计需要能够有效地捕捉上下文信息，并输出合适的扰动动作。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM-CAS在多个数据集上显著提高了事实准确性。具体而言，在StoryCloze数据集上，LLM-CAS的性能提升了10.98个百分点；在TriviaQA数据集上，提升了2.71个百分点；在TruthfulQA数据集的MC1得分上，提升了2.06个百分点。这些结果表明，LLM-CAS优于现有的静态编辑方法（如ITI和CAA）以及动态SADI框架，证明了其在幻觉纠正方面的有效性。
🎯 应用场景
LLM-CAS具有广泛的应用前景，可用于提高大语言模型在各种任务中的可靠性，例如问答系统、文本摘要、机器翻译和内容生成。通过减少幻觉，LLM-CAS可以提高这些应用的可信度和实用性，尤其是在需要高度准确性的领域，如医疗诊断、金融分析和法律咨询。此外，该方法还可以应用于多模态场景，例如图像描述和视频理解，以提高模型对真实世界信息的理解和表达能力。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) often generate hallucinated content that lacks factual or contextual grounding, limiting their reliability in critical applications. Existing approaches such as supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback are data intensive and computationally expensive, while static parameter editing methods struggle with context dependent errors and catastrophic forgetting. We propose LLM-CAS, a framework that formulates real-time hallucination correction as a hierarchical reinforcement learning problem. LLM-CAS trains an agent to learn a policy that dynamically selects temporary neuron perturbations during inference based on the current context. Unlike prior dynamic approaches that rely on heuristic or predefined adjustments, this policy driven mechanism enables adaptive and fine grained correction without permanent parameter modification. Experiments across multiple language models demonstrate that LLM-CAS consistently improves factual accuracy, achieving gains of 10.98 percentage points on StoryCloze, 2.71 points on TriviaQA, and 2.06 points on the MC1 score of TruthfulQA. These results outperform both static editing methods such as ITI and CAA and the dynamic SADI framework. Overall, LLM-CAS provides an efficient and context aware solution for improving the reliability of LLMs, with promising potential for future multimodal extensions.