大型語言模型在醫療查詢中產生的幻覺

核心概念

大型語言模型在回應醫療查詢時仍容易產生事實不符或虛構的資訊,這可能對社會和醫療產生重大影響。

摘要

本研究首次探討大型語言模型在回應真實世界醫療查詢時產生的幻覺。研究團隊提出了MEDHALU基準測試集,包含各種醫療主題的查詢和相應的幻覺回應,並標註了幻覺類型和幻覺文本段落。

研究團隊還提出了MEDHALUDETECT框架,評估了不同大型語言模型(如LLaMA-2、GPT-3.5和GPT-4)在檢測醫療幻覺方面的能力。結果發現,大型語言模型的表現遠不如醫療專家,有時甚至不如一般大眾。為了彌補這一差距,研究團隊提出了專家輔助的方法,通過融入專家的推理能力來提高大型語言模型檢測醫療幻覺的能力,取得了顯著的性能提升。

統計資料

大型語言模型在檢測醫療幻覺方面的平均宏F1分數為0.52,遠低於醫療專家的0.70。
GPT-4在檢測上下文矛盾幻覺方面的宏F1分數為0.72,優於其他幻覺類型。
專家輔助方法使GPT-4在檢測醫療幻覺的平均宏F1分數提高了6.3個百分點。

引述

"大型語言模型在醫療領域仍容易產生事實不符或虛構的資訊,這可能對社會和醫療產生重大影響。"
"研究發現,大型語言模型的表現遠不如醫療專家,有時甚至不如一般大眾在檢測醫療幻覺方面。"
"為了彌補這一差距,研究團隊提出了專家輔助的方法,通過融入專家的推理能力來提高大型語言模型檢測醫療幻覺的能力。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

MedHalu: Hallucinations in Responses to Healthcare Queries by Large Language Models

by Vibhor Agarw... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19492.pdf

深入探究

大型語言模型在其他專業領域(如法律、金融等)產生的幻覺是否也存在類似的問題?

在法律、金融等專業領域，大型語言模型（LLMs）產生的幻覺問題確實存在類似的挑戰。這些模型在生成文本時，可能會提供看似合理但實際上不正確或誤導性的資訊。例如，在法律領域，模型可能會錯誤解釋法律條文或案例，導致用戶做出不當的法律決策。在金融領域，模型可能會生成不準確的市場分析或投資建議，這可能會對用戶的財務狀況造成損害。這些幻覺的存在不僅影響了用戶的信任，也可能對社會造成更廣泛的影響，因此在這些領域中，對於LLMs的使用必須謹慎。

如何設計更有效的方法來檢測大型語言模型在不同領域產生的幻覺?

為了有效檢測大型語言模型在不同領域產生的幻覺，可以採取以下幾種方法：

多層次評估框架：建立一個多層次的評估框架，結合專家評估、用戶反饋和自動化檢測工具。專家可以提供領域特定的知識，幫助識別幻覺，而用戶反饋則可以揭示模型在實際應用中的表現。

訓練專業化的檢測模型：針對特定領域（如法律或金融）訓練專門的檢測模型，這些模型可以學習識別該領域特有的幻覺類型，並提高檢測的準確性。

使用知識圖譜：結合知識圖譜來驗證模型生成的內容。知識圖譜可以提供真實世界的背景知識，幫助檢測生成內容的真實性和一致性。

持續監控和更新：建立一個持續監控系統，定期更新檢測模型的知識庫，以反映最新的法律、金融或醫療知識，從而提高檢測的準確性。

未來如何利用大型語言模型的優勢,同時克服其產生幻覺的缺陷,為人類提供更可靠的服務?

未來可以通過以下幾種方式來利用大型語言模型的優勢，同時克服其產生幻覺的缺陷：

專家在環路中：採用“專家在環路”的方法，將專家知識融入模型的生成過程中。這樣可以在生成內容之前進行驗證，確保提供的信息是準確的。

增強學習：利用增強學習技術，讓模型在與用戶互動的過程中學習，根據用戶的反饋不斷改進其生成的內容，從而減少幻覺的發生。

多模態整合：結合文本、圖像和其他數據來源，創建多模態的應用程序，這樣可以提供更全面的信息，減少單一來源可能帶來的幻覺風險。

透明性和可解釋性：提高模型的透明性和可解釋性，讓用戶能夠理解模型生成內容的依據，從而增強用戶對模型的信任。

倫理和合規性：在開發和部署大型語言模型時，遵循倫理和合規性標準，確保模型的使用不會對社會造成負面影響，並保護用戶的權益。