大模型幻觉问题调研-LLM Hallucination Survey - 文章 - 开发者社区

写在前面

大家好，我是刘聪NLP。

目前大模型幻觉问题是LLM的实际落地应用中大家非常关注的一个问题。今天逛知乎的时候发现一篇模型幻觉综述总结，由此分享给大家，文本内容来自@不关岳岳的事（知乎）。


          
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/642648601

幻觉的定义

当模型生成的文本不遵循原文（Faithfulness）或者不符合事实（Factualness），我们就可以认为模型出现了幻觉的问题。

the generated content that is nonsensical or unfaithful to the provided source content

Faithfulness and Factualness：

Faithfulness：是否遵循input content；
Factualness：是否符合世界知识；

On faithfulness and factuality in abstractive summarization

针对不同任务，幻觉的定义也可能出现差异：

数据源（source）不一致：

例如：摘要的数据源是document，data-to-text的数据源是data table，对话的数据源是对话历史，而开放域对话的数据源可以是世界知识。

容忍幻觉的程度不一致：

在摘要、data-to-text任务中，非常看重response的Faithfulness，因此这些任务对幻觉的容忍程度很低；
而像开发域对话任务中，只需要response符合事实即可，容忍程度较高；

在传统任务里，幻觉大都是指的是Faithfulness：

Intrinsic Hallucination（冲突）: LMs在生成回复时，与输入信息产生了冲突，例如摘要问题里，abstract和document的信息不一致。
Extrinsic Hallucination（无中生有）: LMs在生成回复时，输出一些并没有体现在输入中的额外信息，比如邮箱地址、电话号码、住址，并且难以验证其真假。（PS: 按照此定义，Extrinsic Hallucination有可能是真的信息，只是需要外部信息源进行认证）

而面向LLMs，我们应该考虑的幻觉是Factualness：

因为我们应用LLM的形式是open-domain QA，而不是局限于特定任务，所以数据源可以看做任意的世界知识。LLMs如果生成了不在input source里的额外信息，但是符合事实的，这种情况是对我们有帮助的。

幻觉的原因

数据层面

在数据工程层面可能出现一些问题，导致幻觉问题：

训练数据收集过程中，众包/爬虫检索的数据可能包含虚假信息，从而让模型记忆了错误的知识；
过多的重复信息也可能导致模型的知识记忆出现bias，从而导致幻觉：

Deduplicating training data makes language models better

潜在的研究方向：

Building High-quality Training Corpus is essential.
Data verification/ Data filter/ Data selection.

模型层面

即使有了高质量训练数据，LLMs仍然可能表现出幻觉现象。

模型结构：如果是较弱的backbone（比如RNN）可能导致比较严重的幻觉问题，但在LLMs时代应该不太可能存在这一问题；
解码算法：研究表明，如果使用不确定性较高的采样算法（e.g.，top-p）会诱导LMs出现更严重的幻觉问题。甚至可以故意在解码算法中加入一些随机性，进一步让LMs胡编乱造（可以用该方法生成一些negative samples）

Factuality enhanced language models for open-ended text generation

暴露偏差：训练和测试阶段不匹配的exposure bias问题可能导致LLMs出现幻觉，特别是生成long-form response的时候。

On exposure bias, hallucination and domain shift in neural machine translation

参数知识：LMs在预训练阶段记忆的错误的知识，将会严重导致幻觉问题。

Entitybased knowledge conflicts in question answering

幻觉的评估

现有的传统幻觉评估指标和人类结果的相关性往往较低，同时大都是task-specific的。

Understanding factuality in abstractive summarization with FRANK: A benchmark for factuality metrics

Reference-based

Reference-based的指标有两类：

基于Source Information和Target Reference：利用一些统计学指标，比如ROUGE、BLEU来评估输出结果和Source/Target信息的重叠度。
基于Source Information：由于NLG任务里，Target输出往往是多种多样的，因此许多工作只基于Source信息进行幻觉的评估。比如Knowledge F1。

「基于Reference的评价指标，基本上只能评价Faithfulness，而无法评价Factualness，因此不适用于LLMs。」

Reference-Free

基于IE：将知识限定于可以用三元组形式表示的关系和事件，基于额外的IE模型进行抽取，接着使用额外模型进行验证。

可能存在IE模型的错误传播问题。
知识被限定在三元组形式。
缺点：

基于QA：第一步先基于LM生成的回复，使用一个QG(question generation)模型生成一系列QA pairs；第二步给定Source Information，让QA模型对上一步生成的Question进行回复；第三步则是通过对比第一步的answers和第二步的answers，计算匹配指标，衡量模型的幻觉问题；

同样存在QA/QG模型的错误传播问题。
难以评估Factualness，因为上述第二步里面，Source Information不可能包含全部的世界知识，因此对于一些问题难以生成可靠的回复。
缺点：
FEQA: A question answering evaluation framework for faithfulness assessment in abstractive summarization

基于NLI：基于NLI的方法通过利用NLI模型评估是否Source Information可以蕴含Generated Text，从而评估是否出现了幻觉现象。

Off-the-shelf NLI模型用于核查事实效果不是很好；
无法评估需要世界知识的幻觉问题：仅能依赖于Source进行核查；
都是sentence-level的，无法支撑更细粒度的幻觉检查；
幻觉问题和蕴含问题实际并不等价：
Evaluating groundedness in dialogue systems: The BEGIN benchmark
Evaluating factuality in generation with dependency-level entailment
例子：Putin is president. -> Putin is U.S. president (可以蕴含，但是是幻觉)
缺点：

基于Factualness Classification Metric：标注/构造一批和幻觉/事实有关的数据，训练检测模型，利用该模型评估新生成文本的幻觉/事实问题。

Wizard of Wikipedia: Knowledge-powered conversational agents

人工评估：目前为止最靠谱的，此外还可以依靠LLM打分（比如GPT4，但是GPT4也存在着严重的幻觉问题，除非retrival-augment，但是检索回来的信息也有可能是错误的）

幻觉的缓解

基于数据的工作

构建高质量数据集

人工标注
GO FIGURE: A meta evaluation of factuality in summarization
Evaluating factual consistency in knowledge-grounded dialogues via question generation and question answering
训练数据：LLM上不可行，只适用于task-specific的幻觉问题
评测数据：构建细粒度的幻觉评估benchmark用于分析幻觉问题
自动筛选：
利用模型打分，筛选出可能导致幻觉的数据并剔除；
预训练时给更faithful的数据加权（wiki vs. fake news），或者不使用可靠来源的数据（比如只选用经过人工审查的数据源，如wiki或者教科书，预训练）

模型层面的工作

模型结构

模型结构层面的工作往往focus在设计更能充分编码利用source information的方法，比如融入一些人类偏置，如GNN网络。
或者在解码时减少模型的生成随机性，因为diversity和Faithfulness往往是一个trade-off的关系，减少diversity/randomness可以变相提升Faithfulness/Factuality。
「检索增强」 被证明可以显著减少幻觉问题，e.g., LLaMA-index。


          
Vectara：让你的LLM应用告别幻觉！: https://zhuanlan.zhihu.com/p/626544154

训练方式

可控文本生成：将幻觉的程度作为一个可控的属性，利用可控文本生成技术进行控制。
Increasing faithfulness in knowledgegrounded dialogue with controllable features
A controllable model of grounded response generation
提前规划骨架，再生成：sketch to content
Data-to-text generation with content selection and planning
强化学习：假设是基于word的MLE训练目标，只优化唯一的reference，可能导致暴露偏差问题。现有工作将减轻幻觉的指标作为强化学习的reward函数，从而减轻幻觉现象。
Slot-consistent NLG for task-oriented dialogue systems with iterative rectification network
Improving factual consistency between a response and persona facts
多任务学习: 通过设计合适的额外任务，可以达到减轻幻觉的效果。
后处理：设计小模型专门用于fix掉幻觉错误。
Improving faithfulness in abstractive summarization with contrast candidate generation and selection

可能的方向

指标设计

更细粒度的幻觉评估：
Intrinsic
Extrinsic
其他类别：
按幻觉产生的原因分类（调用知识出错，还是缺少相应知识）
主观/客观幻觉
幻觉可能和时间（temporal）有关
token/phrase level instead of sentence level
更精细的幻觉分类体系：
知识的定义、诱导和修改：
传统工作大都将wikipedia视作知识库，但它仅仅是世界知识的很小一部分
如果将整个互联网当做世界知识，又不可避免的会有虚假信息的问题
怎么知道模型是否具备某一类知识，只是没有调用好？
知识的定义：
直接修改LLM中错误记忆的知识：Model Editing，如ROME，MEMIT等

幻觉消除

检索增强：互联网/外挂知识库(LLaMA Index)
强化学习（RLHF）
知识诱导/注入


          
OpenAI的看法：https://www.youtube.com/watch?v=hhiLw5Q_UFg  
John Schulman：RLHF的实施与挑战 —— 通过强化学习缓解大模型输出幻觉(Hallucinations)的思考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/640144131

针对LLM的研究

幻觉评估

TruthfulQA


          
https://aclanthology.org/2022.acl-long.229/

一个很重要的用于评估LLM是否能够生成符合事实的答案的QA基准，被后续的LLM工作，如GPT4采用评估。包含了817个作者手写的问题，这些问题是精心设计，往往是模型或者人类都很容易回答错误的陈述。作者发现：

与人类相比(94%)，当前较好的LLMs(GPT3)也只能诚实地回答58%的问题而不进行编造。
更大的模型更容易编造回答。
微调后的GPT3可以有效分辨是否回答是truthful的。

HaluEval benchmark


          
https://arxiv.org/pdf/2305.11747.pdf

Benchmark搭建：人工标注了35,000条数据，5000条chatgpt的general query（alpaca data），30000条chatgpt的任务回复（问答、摘要、知识对话）
QA：comprehension, factualness, specificity, and inference；
knowledge-grounded dialogue：extrinsic-soft, extrinsic-hard, and extrinsic-grouped
text summarization：factual, non-factual, and intrinsic
让chatgpt生成更有可能出现幻觉的文本：数据过滤，prompt工程；
每个任务的幻觉还有不同类型：
幻觉评估：
Chatgpt倾向于在回复中生成无法被验证的内容（幻觉），占比约11.4%
当前强大的LLM，如Chatgpt，都很难精准检测出文本中出现的幻觉问题
通过提供外部知识和增加推理步数，能够提升LLM检测幻觉的能力

ChatGPT/GPT4生成不真实回复的评估、机理


          
https://arxiv.org/abs/2304.10513

对LLM生成的不符合事实的错误的类型进行分类和统计： picture.image

知识记忆
知识调用
知识推理

通过实验，对大模型生成可靠回复给出了一些建议：

提供更多的背景知识（检索）
提供更细粒度的背景知识（分析）
把问题进行分解（CoT)


          
A Multitask, Multilingual, Multimodal Evaluation of ChatGPT on Reasoning, Hallucination, and Interactivity:https://arxiv.org/abs/2302.0402

早期的工作，包括了对ChatGPT幻觉现象的评估：

ChatGPT有能力识别虚假信息，并能够在无法识别时回复不知道；
ChatGPT仍然会被TruthfulQA内的问题误导；
ChatGPT同样可能出现intrinstic/extrinsic hallucination的case；

Retrival-augment LLM评估


          
https://arxiv.org/abs/2305.06311

来自OSU的两个工作，主要是研究了给定reference的情况下，LLM的遵循能力。

前一个工作首先定义了自动评估一个reference能否支撑generation的任务，然后研究了LLMs（prompt/finetuned）的完成这一任务的能力

automatic attribution evaluation的效果都不好
小的finetuned模型可以超过大的zero-shot模型
模型容量和评估效果并不完全正相关
使用额外的其他任务训练，可以提升automatic attribution evaluation的能力（QA/NLI/FC）

picture.image

后一个工作


          
Adaptive Chameleon or Stubborn Sloth: Unraveling the Behavior of Large Language Models in Knowledge Clashes：https://arxiv.org/abs/2305.13300

研究了给定reference情况下对LLM生成结果的影响：

使用一个5步走的框架进行knowledge elicitation

parametric memory：模型内部的知识
counter-memeory：与模型内部知识相反的内容

当只有一个单一的知识源时：

简单的通过entity替换的counter-memory无法诱骗模型，但是让LLM自己生成的可以

当有多个知识来源时：

LLM倾向于相信更流行的知识；
LLM对于知识的顺序很敏感，倾向于相信先出现的知识；
LLM相信更长的知识；
LLM随大流，相信占据大多数的知识；

幻觉检测-修复

未完待续

Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback
SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models
Zero-shot Faithful Factual Error Correction
Factuality Enhanced Language Models for Open-Ended Text Generation
CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing
Measuring and Modifying Factual Knowledge in Large Language Models
Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model
Methods for Measuring, Updating, and Visualizing Factual Beliefs in Language Models
How Language Model Hallucinations Can Snowball
PURR: Efficiently Editing Language Model Hallucinations by Denoising Language Model Corruptions
Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate
Mitigating Language Model Hallucination with Interactive Question-Knowledge Alignment

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