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大型语言模型中的幻觉检测：基于语义熵的新方法

作者及机构
本研究的作者包括Sebastian Farquhar、Jannik Kossen、Lorenz Kuhn和Yarin Gal，他们均来自英国牛津大学计算机科学系的OATML实验室。研究于2024年6月20日发表在《Nature》期刊上，题为《Detecting Hallucinations in Large Language Models Using Semantic Entropy》。

学术背景
大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini，在推理和问答任务中展现了强大的能力，但也常常产生“幻觉”（hallucinations），即生成错误或无依据的答案。这种现象在多个领域（如法律、新闻、医学）引发了严重问题，甚至可能危及生命。尽管通过监督或强化学习可以部分提升模型的真实性，但如何检测新问题中的幻觉仍是一个挑战。本研究旨在开发一种通用的方法，通过基于统计学的语义熵（semantic entropy）来检测LLMs中的幻觉，特别是“虚构”（confabulations）——即模型生成的任意且错误的答案。

研究流程
1. 问题定义与目标
研究首先定义了“幻觉”在LLMs中的具体表现，特别是虚构现象。虚构指的是模型在相同输入下生成不同且错误的答案，且这些答案对随机种子等无关细节敏感。研究的目标是开发一种无需先验任务知识、无需任务特定数据的方法，能够在跨数据集和任务中检测虚构。

1. 语义熵的提出与实现
   研究提出了一种基于语义熵的检测方法。语义熵通过计算模型生成答案的语义不确定性来检测虚构。具体步骤包括：

   • 生成答案：对每个问题，从模型中采样多个可能的答案，并记录其概率。
     
   • 语义聚类：使用双向蕴含（bidirectional entailment）算法将答案按语义相似性聚类。双向蕴含通过判断两个句子是否相互蕴含来确定它们是否语义等价。
     
   • 语义熵计算：基于聚类结果，计算语义熵。高语义熵表明模型对生成答案的语义不确定性较高，从而可能产生虚构。

2. 实验设计与数据集
   研究在多个数据集上验证了语义熵的有效性，包括TriviaQA（常识问答）、SQuAD（阅读理解）、BioASQ（生物医学问答）、NQ-Open（开放域问答）和SVAMP（数学应用题）。此外，研究还开发了一个传记生成数据集FactualBio，用于检测长文本中的虚构。

3. 基线方法与对比
   研究对比了语义熵与多种基线方法，包括朴素熵（naive entropy）、嵌入回归（embedding regression）和P(true)方法。朴素熵直接计算生成答案的词汇熵，忽略了语义等价性；嵌入回归通过训练分类器预测模型答案的正确性；P(true)方法通过提示模型判断生成答案的真实性。

4. 评估指标
   研究使用AUROC（受试者工作特征曲线下面积）和AURejA（拒绝准确率曲线下面积）作为主要评估指标。AUROC衡量模型预测错误答案的能力，而AURejA衡量通过拒绝高不确定性答案提升模型准确性的能力。

主要结果
1. 语义熵的有效性
研究结果表明，语义熵在多个数据集和模型上均优于基线方法。例如，在TriviaQA和SQuAD数据集上，语义熵的AUROC分别达到0.790和0.810，显著高于朴素熵和P(true)方法。这表明语义熵能够有效检测模型生成的虚构。

1. 长文本中的虚构检测
   在FactualBio数据集上，语义熵同样表现出色，其AUROC和AURejA均高于基线方法。这表明语义熵不仅适用于短文本，还能有效检测长文本中的虚构。

2. 模型规模的影响
   研究还发现，随着模型规模的增大，P(true)方法的性能有所提升，但语义熵在所有模型规模上均保持稳定且优异的性能。

结论
本研究提出了一种基于语义熵的新方法，能够有效检测LLMs中的虚构现象。该方法无需先验任务知识，适用于跨数据集和任务，并在多个领域展现了强大的应用潜力。研究结果表明，语义熵不仅能够提升模型的准确性，还能为用户提供生成答案的可靠性评估，从而为LLMs的安全应用提供了重要支持。

研究亮点
1. 创新性方法：语义熵通过计算生成答案的语义不确定性，解决了传统方法无法区分语义等价性的问题。
2. 广泛应用性：方法无需任务特定数据，适用于多种任务和数据集，展现了强大的通用性。
3. 长文本检测能力：研究首次将语义熵应用于长文本中的虚构检测，拓展了其应用范围。

其他价值
本研究不仅为LLMs的幻觉检测提供了新思路，还为未来研究提供了重要参考。例如，语义熵可以进一步应用于摘要生成、对话系统等领域，为提升生成内容的真实性和可靠性提供支持。此外，研究还强调了区分不同幻觉机制的重要性，为未来研究提供了新的方向。

这篇报告详细介绍了研究的背景、方法、实验设计、结果和意义，为读者提供了全面的理解。