DeCoRe：透過對比檢索頭來減少大型語言模型幻覺的解碼方法

Kernekoncepter

DeCoRe 是一種新的解碼策略，透過遮蔽檢索頭來誘發幻覺，並利用對比解碼機制來減少大型語言模型中的幻覺，從而提高模型在需要高度上下文忠實度的任務中的表現。

Resumé

DeCoRe：透過對比檢索頭來減少大型語言模型幻覺的解碼方法

標題： DeCoRe：透過對比檢索頭來減少大型語言模型幻覺的解碼方法
作者： Aryo Pradipta Gema、Chen Jin、Ahmed Abdulaal、Tom Diethe、Philip Teare、Beatrice Alex、Pasquale Minervini、Amrutha Saseendran
機構： 愛丁堡大學、英國；Miniml.AI、英國；阿斯特捷利康人工智能、數據科學和人工智能中心、研發部、英國；倫敦大學學院、英國
發表日期： 2024 年 10 月 24 日

本研究旨在開發一種新的解碼策略，以減少大型語言模型 (LLM) 中的幻覺現象，特別是上下文不忠實和事實不準確的輸出。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

DeCoRe: Decoding by Contrasting Retrieval Heads to Mitigate Hallucinations

by Aryo Pradipt... kl. arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18860.pdf

Dybere Forespørgsler

DeCoRe 如何應用於其他需要高度上下文忠實度的任務，例如機器翻譯或文本摘要？

DeCoRe 的核心思想是通過對比具有不同幻覺傾向的模型輸出來減少幻覺，並利用條件熵動態調整對比強度。這種方法可以應用於其他需要高度上下文忠實度的任務，例如機器翻譯或文本摘要。
機器翻譯：

識別「檢索頭」： 首先，需要針對機器翻譯任務識別模型中的「檢索頭」。這些「檢索頭」負責從源語言文本中準確提取和對應相關信息。
構建遮罩模型： 遮蔽「檢索頭」以構建一個更可能產生錯誤翻譯（即幻覺）的模型變體。
對比解碼： 在解碼過程中，同時使用原始模型和遮罩模型生成翻譯結果，並利用 DeCoRe 的對比機制，根據條件熵動態調整對比強度，選擇更符合源語言文本信息的翻譯結果。
文本摘要：

識別「檢索頭」： 類似於機器翻譯，需要識別模型中負責準確提取和概括輸入文本關鍵信息的「檢索頭」。
構建遮罩模型： 遮蔽「檢索頭」以構建一個更可能產生不準確或不忠實摘要的模型變體。
對比解碼： 在解碼過程中，同時使用原始模型和遮罩模型生成摘要，並利用 DeCoRe 的對比機制，根據條件熵動態調整對比強度，選擇更忠實於原始文本信息的摘要結果。
需要注意的是，DeCoRe 在應用於機器翻譯或文本摘要等任務時，需要根據具體任務調整「檢索頭」的識別方法和條件熵的應用方式。

遮蔽檢索頭以外，還有哪些其他方法可以誘發 LLM 中的幻覺？這些方法是否可以與 DeCoRe 結合使用以進一步減少幻覺？

除了遮蔽檢索頭，以下方法也可以誘發 LLM 中的幻覺：

修改注意力機制： 注意力機制是 LLM 中至關重要的組成部分，負責捕捉詞語之間的關係。通過修改注意力機制的參數或結構，例如降低注意力權重或引入隨機性，可以干擾模型對上下文信息的理解，從而誘發幻覺。
操縱隱藏狀態： LLM 的隱藏狀態包含了模型對輸入文本的理解。通過修改隱藏狀態的值，例如引入噪聲或替換特定維度的值，可以改變模型的內部表示，從而誘發幻覺。
使用對抗樣本： 對抗樣本是經過精心設計的輸入文本，旨在誤導模型產生錯誤的輸出。通過使用對抗樣本攻擊 LLM，可以誘發模型產生特定類型的幻覺。
這些方法可以與 DeCoRe 結合使用以進一步減少幻覺：

多樣化幻覺誘發： 結合不同的幻覺誘發方法可以產生更豐富的模型變體，從而提高 DeCoRe 對比解碼的效果。例如，可以同時使用遮蔽檢索頭和修改注意力機制的方法來構建多個具有不同幻覺傾向的模型變體。
多階段對比解碼： 可以將 DeCoRe 的對比解碼機制應用於多個階段，例如在生成每個詞語或句子時進行對比。在每個階段，可以使用不同的幻覺誘發方法來構建模型變體，從而更精細地控制幻覺的產生。
總之，通過結合不同的幻覺誘發方法和 DeCoRe 的對比解碼機制，可以更有效地減少 LLM 中的幻覺，提高模型的可靠性和安全性。

DeCoRe 的核心思想是利用模型內部機制來減少幻覺。這種方法是否可以推廣到其他人工智能系統，例如計算機視覺或機器人技術？

DeCoRe 的核心思想是利用模型內部機制來減少幻覺，這種思想具有一定的普適性，可以嘗試推廣到其他人工智能系統，例如計算機視覺或機器人技術。
計算機視覺：

識別關鍵模塊： 類似於 DeCoRe 識別 LLM 中的「檢索頭」，在計算機視覺任務中，需要識別對特定任務（例如物體識別、場景理解）至關重要的模型模塊或特徵。
構建遮罩模型： 通過遮蔽或修改這些關鍵模塊，可以構建更容易產生視覺幻覺（例如錯誤識別物體、曲解場景）的模型變體。
對比解碼： 在推理階段，可以同時使用原始模型和遮罩模型生成預測結果，並設計類似 DeCoRe 的對比機制，根據預測結果的不確定性或差異性選擇更可靠的結果。
機器人技術：

識別關鍵組件： 在機器人系統中，需要識別對機器人行為決策至關重要的組件，例如傳感器、控制器、規劃器等。
構建模擬環境： 構建模擬環境，允許對機器人系統進行仿真測試，並通過調整模擬環境參數或機器人組件，模擬真實世界中可能導致機器人產生錯誤行為的因素。
對比學習： 利用模擬環境中收集的數據，訓練機器人系統學習區分正確行為和錯誤行為，並根據 DeCoRe 的思想，設計獎勵機制鼓勵機器人選擇更安全的行為策略。
然而，將 DeCoRe 推廣到其他人工智能系統也面臨一些挑戰：

模型結構差異： 不同類型的人工智能系統具有不同的模型結構和工作原理，需要針對具體系統設計相應的「檢索頭」識別方法、遮罩策略和對比機制。
數據需求： DeCoRe 的訓練需要大量的標註數據，而在某些領域，例如機器人技術，獲取高質量的標註數據非常困難。
可解釋性： DeCoRe 的決策過程缺乏可解釋性，難以理解模型為何選擇特定結果，這在某些應用場景中可能會造成困擾。
總之，DeCoRe 的核心思想為減少其他人工智能系統中的幻覺提供了一種新的思路，但需要克服上述挑戰才能實現更廣泛的應用。