論文の概要: INSIDE: LLMs' Internal States Retain the Power of Hallucination Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03744v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 04:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:50.223065
• Title: INSIDE: LLMs' Internal States Retain the Power of Hallucination Detection
• Title（参考訳）: INSIDE: LLMの内部状態は幻覚検出の力を維持している
• Authors: Chao Chen, Kai Liu, Ze Chen, Yi Gu, Yue Wu, Mingyuan Tao, Zhihang Fu, Jieping Ye,
• Abstract要約: 本稿では,textbfinternal textbfStates内に保持される密接な意味情報について,HoluctextbfInation textbfDEtectionについて検討する。 応答の自己整合性をよりよく評価するために、単純で効果的な textbfEigenScore メトリクスが提案されている。 内部状態における極端なアクティベーションを阻害するために,テスト時間特徴クリッピング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.52923659121416
• License:
• Abstract: Knowledge hallucination have raised widespread concerns for the security and reliability of deployed LLMs. Previous efforts in detecting hallucinations have been employed at logit-level uncertainty estimation or language-level self-consistency evaluation, where the semantic information is inevitably lost during the token-decoding procedure. Thus, we propose to explore the dense semantic information retained within LLMs' \textbf{IN}ternal \textbf{S}tates for halluc\textbf{I}nation \textbf{DE}tection (\textbf{INSIDE}). In particular, a simple yet effective \textbf{EigenScore} metric is proposed to better evaluate responses' self-consistency, which exploits the eigenvalues of responses' covariance matrix to measure the semantic consistency/diversity in the dense embedding space. Furthermore, from the perspective of self-consistent hallucination detection, a test time feature clipping approach is explored to truncate extreme activations in the internal states, which reduces overconfident generations and potentially benefits the detection of overconfident hallucinations. Extensive experiments and ablation studies are performed on several popular LLMs and question-answering (QA) benchmarks, showing the effectiveness of our proposal.
• Abstract（参考訳）: 知識幻覚は、展開されたLLMのセキュリティと信頼性に対する幅広い懸念を引き起こしている。 従来,ロジトレベルの不確実性評価や言語レベルの自己整合性評価では,トークン復号処理中に意味情報が必然的に失われていた。 そこで本研究では,LLMs の \textbf{IN}ternal \textbf{S}tates 内に保持される密接な意味情報を Halluc\textbf{I}nation \textbf{DE}tection (\textbf{INSIDE}) に対して探索する。 特に、応答の自己整合性をよりよく評価するために、単純で効果的な \textbf{EigenScore} 計量が提案され、これは応答の共分散行列の固有値を利用して密埋め込み空間における意味的一貫性/多様性を測定する。 さらに、自己整合性幻覚検出の観点から、内部状態における極端な活性化を阻害するテスト時間特徴クリッピング手法が検討され、過信世代を減らし、過信性幻覚の検出に有効である可能性が示唆された。 いくつかのLLMとQA(Qanguage-Awering)ベンチマークで大規模な実験とアブレーション実験を行い,提案手法の有効性を示した。

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