Towards Mitigation of Hallucination for LLM-empowered Agents: Progressive Generalization Bound Exploration and Watchdog Monitor

📄 arXiv: 2507.15903v1 📥 PDF

作者: Siyuan Liu, Wenjing Liu, Zhiwei Xu, Xin Wang, Bo Chen, Tao Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-21

💡 一句话要点

提出HalMit框架，通过泛化边界探索和监控缓解LLM智能体的幻觉问题

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

关键词: 大型语言模型 智能体 幻觉缓解 黑盒监控 泛化边界

📋 核心要点

  1. 现有LLM智能体易产生幻觉，降低了其可信度，而现有幻觉检测方法依赖白盒访问或准确性不足。
  2. HalMit通过对LLM智能体的泛化边界建模，无需访问LLM内部信息即可进行黑盒幻觉检测。
  3. HalMit采用概率分形抽样技术高效生成查询，以触发不可信响应，从而识别智能体的泛化边界，实验表明其优于现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）驱动的智能体已成为与开放环境交互的热门范式，但LLM产生的幻觉（即输出与事实不符）构成重大挑战，损害了智能体的可信度。为了确保智能体的可靠性，必须有效检测和缓解幻觉。现有方法要么依赖于LLM的白盒访问，要么无法准确识别幻觉。本文提出了HalMit，一种新颖的黑盒监控框架，它对LLM智能体的泛化边界进行建模，从而在无需了解LLM内部架构的情况下检测幻觉。具体而言，提出了一种概率分形抽样技术，生成足够数量的查询以并行触发不可信的响应，从而高效识别目标智能体的泛化边界。实验结果表明，HalMit在幻觉监控方面显著优于现有方法。其黑盒特性和卓越性能使其成为增强LLM驱动系统可靠性的有希望的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM驱动的智能体中存在的幻觉问题。现有方法的主要痛点在于，一些方法需要访问LLM的内部结构（白盒方法），这在实际应用中往往不可行；另一些方法则无法准确地识别幻觉，导致智能体产生不可靠的输出。

核心思路：HalMit的核心思路是将幻觉检测问题转化为泛化边界的探索问题。通过观察LLM智能体在不同输入下的行为，可以推断出其泛化能力的边界。当智能体的输出超出这个边界时，就可能发生了幻觉。因此，通过监控智能体的输出是否超出其泛化边界，可以有效地检测幻觉。

技术框架：HalMit框架主要包含两个阶段：泛化边界探索阶段和监控阶段。在泛化边界探索阶段，使用概率分形抽样技术生成大量的查询，并观察LLM智能体的响应。通过分析这些响应，可以估计出智能体的泛化边界。在监控阶段，HalMit持续监控智能体的输出，并将其与泛化边界进行比较。如果输出超出边界，则判定为发生了幻觉。

关键创新：HalMit的关键创新在于其黑盒特性和概率分形抽样技术。黑盒特性意味着HalMit不需要访问LLM的内部结构，使其更易于部署和应用。概率分形抽样技术能够高效地生成查询，从而快速地探索智能体的泛化边界。与现有方法相比，HalMit能够在不依赖LLM内部信息的情况下，更准确地检测幻觉。

关键设计：概率分形抽样技术是HalMit的关键设计之一。该技术通过迭代地生成查询，并根据智能体的响应调整查询的分布，从而高效地探索智能体的泛化边界。具体来说，该技术首先生成一些随机查询，然后根据智能体的响应，选择那些能够触发不可信响应的查询，并对这些查询进行微小的扰动，生成新的查询。通过不断迭代这个过程，可以逐步逼近智能体的泛化边界。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HalMit在幻觉监控方面显著优于现有方法。具体来说，HalMit能够以更高的准确率检测到LLM智能体产生的幻觉，并且具有更低的误报率。此外，HalMit的黑盒特性使其更易于部署和应用，无需对LLM进行任何修改。

🎯 应用场景

HalMit可应用于各种基于LLM的智能体系统，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。通过有效缓解幻觉问题，HalMit能够提高这些系统的可靠性和安全性，使其更适用于实际应用场景。未来，HalMit可以进一步扩展到其他类型的AI系统，并与其他幻觉缓解技术相结合，构建更强大的AI安全保障体系。

📄 摘要（原文）

Empowered by large language models (LLMs), intelligent agents have become a popular paradigm for interacting with open environments to facilitate AI deployment. However, hallucinations generated by LLMs-where outputs are inconsistent with facts-pose a significant challenge, undermining the credibility of intelligent agents. Only if hallucinations can be mitigated, the intelligent agents can be used in real-world without any catastrophic risk. Therefore, effective detection and mitigation of hallucinations are crucial to ensure the dependability of agents. Unfortunately, the related approaches either depend on white-box access to LLMs or fail to accurately identify hallucinations. To address the challenge posed by hallucinations of intelligent agents, we present HalMit, a novel black-box watchdog framework that models the generalization bound of LLM-empowered agents and thus detect hallucinations without requiring internal knowledge of the LLM's architecture. Specifically, a probabilistic fractal sampling technique is proposed to generate a sufficient number of queries to trigger the incredible responses in parallel, efficiently identifying the generalization bound of the target agent. Experimental evaluations demonstrate that HalMit significantly outperforms existing approaches in hallucination monitoring. Its black-box nature and superior performance make HalMit a promising solution for enhancing the dependability of LLM-powered systems.