4 个月前

TruthX:通过在真实空间中编辑大型语言模型来减轻幻觉现象

TruthX:通过在真实空间中编辑大型语言模型来减轻幻觉现象

摘要

大型语言模型(LLMs)有时会产生幻觉,尤其是在已知正确知识的情况下,这些模型仍可能生成不真实的响应。激活LLM中的真实性是充分发挥其知识潜力的关键。在本文中,我们提出了一种名为TruthX的方法,该方法通过识别和编辑LLM内部表示中控制真实性的特征,在推理时干预以激活LLM的真实性。TruthX利用自编码器将LLM的表示分别映射到语义空间和真实性空间,并通过对比学习在真实性空间内确定一个真实性的编辑方向。在推理过程中,通过对LLM内部表示进行真实性空间内的编辑,TruthX有效提升了LLM的真实度。实验结果表明,TruthX在TruthfulQA基准测试上平均提高了13个先进LLM的真实度20%。进一步分析表明,仅通过编辑LLM内部表示中的一个向量,TruthX就能控制LLM生成真实或幻觉性的响应。

代码仓库

ictnlp/truthx
官方
jax
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
question-answering-on-truthfulqaLLaMa-2-7B-Chat + TruthX
MC1: 0.54
MC2: 0.74
question-answering-on-truthfulqaMistral-7B-Instruct-v0.2 + TruthX
MC1: 0.56
MC2: 0.75

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