Neural Probe-Based Hallucination Detection for Large Language Models
作者: Shize Liang, Hongzhi Wang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-12-24
💡 一句话要点
提出基于神经探针的大语言模型幻觉检测框架，提升低误报下的检测精度。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 幻觉检测 神经网络探针 非线性建模 多层感知机
📋 核心要点
- 现有幻觉检测方法依赖外部知识或置信度估计，但前者受限于检索效率和知识覆盖，后者在高置信度下仍可能出错。
- 该论文提出一种基于神经网络探针的幻觉检测框架，通过轻量级MLP探针建模隐藏层状态，实现非线性特征提取。
- 实验结果表明，该方法在LongFact、HealthBench和TriviaQA数据集上，显著提升了低误报条件下的幻觉检测精度和召回率。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在文本生成和知识问答任务中表现出色，但容易产生幻觉内容，严重限制了其在高风险领域的应用。目前基于不确定性估计和外部知识检索的幻觉检测方法存在局限性，即在高置信度下仍然会产生错误内容，并且严重依赖于检索效率和知识覆盖率。相比之下，利用模型隐藏层状态的探针方法具有实时和轻量级的优势。然而，传统的线性探针难以捕捉深度语义空间中的非线性结构。为了克服这些限制，我们提出了一种基于神经网络的token级别幻觉检测框架。通过冻结语言模型参数，我们采用轻量级MLP探针来对高层隐藏状态进行非线性建模。设计了一个多目标联合损失函数，以增强检测稳定性和语义消歧。此外，我们建立了一个层位置-探针性能响应模型，使用贝叶斯优化自动搜索最佳探针插入层，并获得卓越的训练结果。在LongFact、HealthBench和TriviaQA上的实验结果表明，MLP探针在低误报条件下，在准确率、召回率和检测能力方面显著优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型容易产生幻觉，即生成不真实或与事实不符的内容。现有的基于不确定性估计和知识检索的方法存在局限性，前者在高置信度下仍可能出错，后者依赖于外部知识库的质量和检索效率。因此，需要一种更准确、更高效的幻觉检测方法。
核心思路：利用语言模型内部的隐藏层状态蕴含的丰富语义信息，通过训练轻量级的神经网络探针来学习区分真实和幻觉内容。核心在于使用非线性模型（MLP）来捕捉隐藏层状态中复杂的非线性关系，从而更准确地识别幻觉。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 冻结的预训练语言模型：作为特征提取器，提供token级别的隐藏层状态。2) MLP探针：轻量级的多层感知机，用于对隐藏层状态进行非线性建模，输出token级别的幻觉概率。3) 多目标联合损失函数：用于优化MLP探针的参数，提高检测的稳定性和语义消歧能力。4) 层位置-探针性能响应模型：利用贝叶斯优化自动搜索最佳探针插入的隐藏层位置。
关键创新：主要创新在于使用神经网络探针进行幻觉检测，特别是使用MLP探针进行非线性建模。与传统的线性探针相比，MLP探针能够更好地捕捉隐藏层状态中复杂的非线性关系，从而提高幻觉检测的准确性。此外，自动搜索最佳探针插入层位置也提高了模型的性能。
关键设计：1) MLP探针结构：采用多层感知机，具体层数和神经元数量需要根据实验调整。2) 多目标联合损失函数：包含交叉熵损失和对比损失等，用于提高检测的稳定性和语义消歧能力。3) 贝叶斯优化：用于自动搜索最佳探针插入的隐藏层位置，优化目标是验证集上的幻觉检测性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在LongFact、HealthBench和TriviaQA数据集上，显著优于现有的幻觉检测方法。例如，在低误报率条件下，该方法的准确率和召回率均有显著提升，表明其能够更有效地检测出幻觉内容，同时减少误报。
🎯 应用场景
该研究成果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、金融分析、法律咨询等。通过提高大语言模型的可靠性，可以减少错误信息的传播，提升用户信任度，并促进大语言模型在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Large language models(LLMs) excel at text generation and knowledge question-answering tasks, but they are prone to generating hallucinated content, severely limiting their application in high-risk domains. Current hallucination detection methods based on uncertainty estimation and external knowledge retrieval suffer from the limitation that they still produce erroneous content at high confidence levels and rely heavily on retrieval efficiency and knowledge coverage. In contrast, probe methods that leverage the model's hidden-layer states offer real-time and lightweight advantages. However, traditional linear probes struggle to capture nonlinear structures in deep semantic spaces.To overcome these limitations, we propose a neural network-based framework for token-level hallucination detection. By freezing language model parameters, we employ lightweight MLP probes to perform nonlinear modeling of high-level hidden states. A multi-objective joint loss function is designed to enhance detection stability and semantic disambiguity. Additionally, we establish a layer position-probe performance response model, using Bayesian optimization to automatically search for optimal probe insertion layers and achieve superior training results.Experimental results on LongFact, HealthBench, and TriviaQA demonstrate that MLP probes significantly outperform state-of-the-art methods in accuracy, recall, and detection capability under low false-positive conditions.