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

• 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：
  • BERTScore：比较句子与样本中最相似句子的相似度。
  • 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。
  • NGram：使用简单的一元语言模型计算原始响应的概率。

2. 基于查询重构的检测方法

• 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

• 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。
• 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

• 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。
• 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

• 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

• 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

• 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。
• 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

• 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。