論文の概要: ICR Probe: Tracking Hidden State Dynamics for Reliable Hallucination Detection in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16488v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 11:44:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.094515
• Title: ICR Probe: Tracking Hidden State Dynamics for Reliable Hallucination Detection in LLMs
• Title（参考訳）: ICRプローブ:LLMにおける信頼性幻覚検出のための隠れ状態ダイナミクスの追跡
• Authors: Zhenliang Zhang, Xinyu Hu, Huixuan Zhang, Junzhe Zhang, Xiaojun Wan,
• Abstract要約: 隠れた状態を活用する幻覚検出法は、主に静的および孤立した表現に焦点を当てている。 隠れ状態の更新に対するモジュールの寄与を定量化する新しいメトリック ICR Score を導入する。 本稿では,隠れ状態の層間進化を捉えた幻覚検出手法 ICR Probe を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.18087419133284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) excel at various natural language processing tasks, but their tendency to generate hallucinations undermines their reliability. Existing hallucination detection methods leveraging hidden states predominantly focus on static and isolated representations, overlooking their dynamic evolution across layers, which limits efficacy. To address this limitation, we shift the focus to the hidden state update process and introduce a novel metric, the ICR Score (Information Contribution to Residual Stream), which quantifies the contribution of modules to the hidden states' update. We empirically validate that the ICR Score is effective and reliable in distinguishing hallucinations. Building on these insights, we propose a hallucination detection method, the ICR Probe, which captures the cross-layer evolution of hidden states. Experimental results show that the ICR Probe achieves superior performance with significantly fewer parameters. Furthermore, ablation studies and case analyses offer deeper insights into the underlying mechanism of this method, improving its interpretability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて優れているが、幻覚を生成する傾向は、その信頼性を損なう。 隠れ状態を活用する既存の幻覚検出手法は、主に静的および孤立した表現に焦点を合わせ、それらの層間の動的進化を見越し、有効性を制限している。 この制限に対処するため、隠れ状態更新プロセスに焦点を移し、隠れ状態更新へのモジュールの寄与を定量化する新しいメトリクスであるICCスコア(Information Contribution to Residual Stream)を導入する。 ICRスコアは幻覚の識別に有効で信頼性が高いことを実証的に検証した。 これらの知見に基づいて,隠れ状態の層間進化を捉える幻覚検出手法 ICR Probe を提案する。 実験の結果, ICRプローブは, パラメータが著しく少なく, 優れた性能が得られることがわかった。 さらに、アブレーション研究とケース分析は、この手法の基盤となるメカニズムについて深い洞察を与え、その解釈可能性を向上させる。

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