Detecting Errors in Large Language Model Responses: The Incremental Predictive Value of Hidden States
作者: Ningzhi Li, Xiaojun Ma, Xiaofei Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2026-10-20
备注: 21 pages. Code: https://github.com/in0brain/attention_k
💡 一句话要点
通过整合隐藏状态提升大语言模型响应错误检测能力
🎯 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 隐藏状态 输出侧信息 组合基线 性能提升 模型评估
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在幻觉检测中仅依赖输出结果，忽视了内部状态的潜在信息，导致检测性能不足。
- 方法要点：本文通过整合推理时的输出侧信息与隐藏状态，构建组合基线，提升幻觉检测的准确性。
- 实验或效果：实验结果显示，添加隐藏状态后，AUROC在开放式生成和多项选择任务上分别提高了0.004和0.039，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
尽管大语言模型支持多种任务，但幻觉现象仍然是用户信任的主要障碍。模型生成答案时，其内部处理和最终输出会因问题而异。内部状态通常被期望提供更丰富的幻觉检测信号。然而，利用这些状态的研究通常仅报告其独立的判别性能，而输出侧的比较往往使用简单的基线，建模能力较弱。本文将推理时可用的输出侧信息整合到一个组合基线中，并在相同的数据分割和评估规则下比较添加隐藏状态前后的检测性能。实验涵盖开放式生成和受限的多项选择任务，结果表明，添加隐藏状态在两个任务上分别提高了约0.004和0.039的AUROC。隐藏状态提供了额外的预测信息，但强大的独立检测性能仍然只能带来有限的额外收益。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型生成回答时的幻觉现象检测问题。现有方法主要依赖输出结果，未能充分利用模型的内部状态，导致检测性能不足。
核心思路：论文提出将推理时的输出侧信息与隐藏状态结合，形成一个组合基线，以期提高幻觉检测的准确性和可靠性。这样的设计旨在充分挖掘模型内部信息，从而增强检测能力。
技术框架：整体架构包括数据预处理、模型推理、隐藏状态提取和组合基线构建四个主要模块。在推理过程中，模型生成输出的同时提取隐藏状态，并将其与输出信息结合进行检测。
关键创新：最重要的技术创新在于将隐藏状态与输出信息结合，形成组合基线。这一方法与现有仅依赖输出的检测方法本质上不同，能够提供更丰富的预测信息。
关键设计：在实验中，选择了多种大语言模型进行测试，设置了相应的损失函数以优化检测性能。隐藏状态的提取方式和组合基线的构建策略是实现性能提升的关键设计细节。通过严格的实验设计，确保了结果的可靠性和可重复性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，添加隐藏状态后，在开放式生成和多项选择任务上，AUROC分别提高了约0.004和0.039。这表明隐藏状态在幻觉检测中提供了额外的预测信息，尽管独立检测性能已较强，但仍能带来有限的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、自动问答系统和内容生成等场景。通过提升大语言模型的幻觉检测能力，可以增强用户对这些系统的信任，从而推动其在实际应用中的广泛采用。未来，该方法还可能为其他领域的模型评估提供新的思路和方法。
📄 摘要（原文）
Although large language models support a wide range of tasks, hallucinations remain a major obstacle to user trust. When a model generates an answer, both its internal processing and final output vary with the question. Internal states are often expected to offer richer signals for hallucination detection. However, studies using these states typically report their standalone discrimination performance, while output-side comparisons often use simple baselines with weaker modeling capacity. We integrate output-side information available at inference time into a combined baseline and compare detection performance before and after adding hidden states under identical data splits and evaluation rules. Experiments cover open-ended generation and constrained multiple-choice tasks across different models. Adding hidden states improves AUROC by approximately 0.004 and 0.039 on the two tasks, respectively. Hidden states thus provide additional predictive information, but strong standalone detection performance can still yield only limited additional gains.