論文の概要: Confidence-Aware Routing for Large Language Model Reliability Enhancement: A Multi-Signal Approach to Pre-Generation Hallucination Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01237v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 18:34:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.739213
• Title: Confidence-Aware Routing for Large Language Model Reliability Enhancement: A Multi-Signal Approach to Pre-Generation Hallucination Mitigation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの信頼性向上のための信頼度を考慮したルーティング:前世代幻覚軽減のための多信号アプローチ
• Abstract要約: 大規模言語モデルは幻覚に悩まされ、可視だが事実的に誤った内容を生成する。 現在の緩和戦略は、計算コストが高く、信頼性の低いコンテンツ生成を防げない、ポストジェネレーション補正に重点を置いている。 本稿では,予測された信頼性に基づいて,モデルの不確実性を積極的に評価し,クエリをリダイレクトする信頼度対応ルーティングシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models suffer from hallucination, generating plausible yet factually incorrect content. Current mitigation strategies focus on post-generation correction, which is computationally expensive and fails to prevent unreliable content generation. We propose a confidence-aware routing system that proactively assesses model uncertainty before generation and redirects queries based on estimated reliability. Our approach combines three complementary signals: semantic alignment between internal representations and reference embeddings, internal convergence analysis across model layers, and learned confidence estimation. The unified confidence score determines routing to four pathways: local generation for high confidence, retrieval-augmented generation for medium confidence, larger models for low confidence, and human review for very low confidence. Evaluation on knowledge-intensive QA benchmarks demonstrates significant improvements in hallucination detection (0.74 vs. 0.42 baseline) while reducing computational costs by 40% compared to post-hoc methods. The F1 score improves from 0.61 to 0.82 with low false positive rates (0.09). This paradigm shift from reactive correction to proactive assessment offers a computationally efficient approach to LLM reliability enhancement.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは幻覚に悩まされ、可視だが事実的に誤った内容を生成する。 現在の緩和戦略は、計算コストが高く、信頼性の低いコンテンツ生成を防げない、ポストジェネレーション補正に重点を置いている。 本稿では,予測された信頼性に基づいて,モデルの不確実性を積極的に評価し,クエリをリダイレクトする信頼度対応ルーティングシステムを提案する。 提案手法は,内部表現と参照埋め込みのセマンティックアライメント,モデル層間の内部収束解析,信頼度推定の3つの補完信号を組み合わせた。 統一された信頼スコアは、高信頼のための局所生成、中信頼のための検索強化生成、低信頼のためのより大きなモデル、非常に低い信頼のための人間レビューの4つの経路へのルーティングを決定する。 知識集約型QAベンチマークの評価では、幻覚検出(0.74対0.42ベースライン)が大幅に改善され、計算コストはポストホック法に比べて40%削減された。 F1スコアは0.61から0.82に改善され、偽陽性率(0.09)は低い。 このパラダイムは、反応性補正からプロアクティブアセスメントへのシフトは、LCMの信頼性向上に対する計算的に効率的なアプローチを提供する。

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