False Premise Hallucination: Understanding and Mitigating Hallucinations in Large Language Models

Concetti Chiave

Large language models suffer from false premise hallucinations, where attention heads disturb knowledge extraction, leading to incorrect responses.

Sintesi

Introduction: Large language models exhibit impressive capabilities but struggle with hallucinations, particularly false premise hallucinations.
Data Extraction:

"Impressively, extensive experiments demonstrate that constraining only approximately 1% of the attention heads in the model yields a notable increase of nearly 20% of model performance."
"For example, about 25% of the questions on the discussion website Reddit contain false premises."

Hallucination Analyze:

Model uncertainty is a significant external feature of false premise hallucination.
Information flow from different parts of the question to the final logit is analyzed.

Analysis of Individual Attention Heads:

False premise attention heads primarily reside in the shallow layers and focus on the information around the current tokens.

Hallucination Mitigation:

FAITH method is proposed to mitigate false premise hallucinations by localizing and constraining false premise attention heads.

Results and Analysis:

FAITH method outperforms existing baselines in mitigating hallucinations.

Generalization:

Identified false premise attention heads exhibit strong generalizability within and across datasets.

Related Work:

Previous work focuses on hallucination detection and mitigation but overlooks false premise hallucination analysis.

Statistiche

"Impressively, extensive experiments demonstrate that constraining only approximately 1% of the attention heads in the model yields a notable increase of nearly 20% of model performance."
"For example, about 25% of the questions on the discussion website Reddit contain false premises."

Citazioni

"Impressively, extensive experiments demonstrate that constraining only approximately 1% of the attention heads in the model yields a notable increase of nearly 20% of model performance."
"For example, about 25% of the questions on the discussion website Reddit contain false premises."

Approfondimenti chiave tratti da

Whispers that Shake Foundations

by Hongbang Yua... alle arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19103.pdf

Domande più approfondite

어떻게 거짓 전제 환각에 대한 연구 결과를 활용하여 언어 모델의 성능을 향상시킬 수 있을까요?

거짓 전제 환각에 대한 연구 결과는 언어 모델의 성능을 향상시키는 데 다양한 방법으로 적용될 수 있습니다. 첫째, 거짓 전제 환각을 이해하고 식별하는 능력은 모델의 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델이 거짓 정보를 생성하는 경향을 이해하고 이를 방지하기 위해 모델을 조정하거나 교정하는 방법을 개발할 수 있습니다. 둘째, 거짓 전제 환각을 감지하고 수정하는 기술은 모델의 정확성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로, 거짓 전제 환각을 이해하고 이를 해결하는 방법은 모델의 내부 작동 메커니즘을 더 잘 이해하고 모델의 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

거짓 전제 주의 헤드를 제한하여 환각을 완화하는 데 효과적이지 않다는 효과적 반론은 무엇인가요?

거짓 전제 주의 헤드를 제한하는 것이 환각을 완화하는 데 효과적이지 않다는 반론 중 하나는 모델의 복잡성과 다양성을 고려해야 한다는 것입니다. 언어 모델은 다양한 요인과 상호작용을 통해 정보를 처리하므로 단일 요소에만 집중하는 것이 모델의 전반적인 성능을 저하시킬 수 있습니다. 또한 거짓 전제 주의 헤드를 제한하는 것이 모델의 학습 능력을 제한할 수 있고, 실제로 환각을 완화하는 데 효과적이지 않을 수 있습니다. 또한 거짓 전제 주의 헤드를 완전히 제한하는 것이 모델의 다른 중요한 기능을 손상시킬 수 있으며, 이로 인해 모델의 전반적인 성능이 저하될 수 있습니다.

거짓 전제 환각의 연구가 미래 언어 모델의 개발에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요?

거짓 전제 환각의 연구는 미래 언어 모델의 개발에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 첫째, 거짓 전제 환각을 이해하고 해결하는 것은 모델의 신뢰성과 안정성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델이 부정확한 정보를 생성하는 경향을 줄이고 모델의 예측을 더 신뢰할 수 있도록 개선할 수 있습니다. 둘째, 거짓 전제 환각의 연구는 모델의 내부 작동 메커니즘을 더 잘 이해하고 모델의 학습 및 추론 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 미래 언어 모델이 더 효율적이고 정확하게 작동할 수 있도록 개선할 수 있습니다. 마지막으로, 거짓 전제 환각의 연구는 모델의 투명성과 해석 가능성을 향상시키는 데 기여할 수 있으며, 사용자와의 상호작용 및 응용 프로그램에 더 많은 신뢰성을 제공할 수 있습니다.