有什么有效的方法检测大模型输出幻觉问题
以下是几种有效的大语言模型(LLM)输出幻觉检测方法:
1. 基于采样一致性的检测方法
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SelfCheckGPT:通过多次采样生成多个回答,然后评估这些回答之间的一致性。如果回答相互矛盾,则可能包含幻觉。具体方法包括:
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BERTScore:比较句子与样本中最相似句子的相似度。
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MQAG:通过生成多项选择题并尝试用其他回答回答问题来评估一致性。
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NGram:使用简单的一元语言模型计算原始响应的概率。
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2. 基于查询重构的检测方法
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InterrogateLLM:通过正向查询生成答案,然后反向重构原始查询,比较原始查询和重构查询的一致性。如果相似度低于阈值,则认为答案可能包含幻觉。
3. 基于检索增强的方法
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RAG(Retrieval-Augmented Generation):结合检索到的相关文档作为上下文信息,增强模型的生成能力,从而减少幻觉。
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RARR框架:通过研究阶段查找相关文档作为证据,修订阶段编辑输出以纠正不受证据支持的内容。
4. 基于特殊采样和解码的方法
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核采样(Top-P Sampling):调整句子中每个词被采样的概率,以提高句子后半部分的事实性。
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Inference-Time Intervention(ITI):在模型推理时干预,通过探测注意力头的激活来区分真实与虚假输出。
5. 基于模型内部状态的方法
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Azaria等人的方法:利用LLM的内部状态和隐藏层激活来检测生成语句的真实性。
6. 基于细粒度分析的方法
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BSChecker:将大模型的输出文本分解为知识三元组,进行细粒度的幻觉检测,能够验证单个知识的真实性。
7. 基于提示工程和后处理的方法
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UPRISE:训练轻量级检索器为零样本任务输入检索提示,减少幻觉。
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Google的降噪方法:通过LLM生成幻觉样本,训练小模型进行降噪和幻觉修正。
8. 基于多智能体辩论的方法
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利用多个智能体(LLM)相互辩论,通过辩论过程中的相互验证来解决事实性问题,从而减少幻觉。
这些方法各有优势,但目前还没有一种方法能够在所有场景下高效且经济地检测幻觉。未来的研究方向可能包括多模态数据集的检测、特定领域的适应性测试、实时检测以及与外部知识库的结合。
posted on 2025-03-18 22:50 ExplorerMan 阅读(324) 评论(0) 收藏 举报