awesome-hallucination-detection

项目介绍：awesome-hallucination-detection

awesome-hallucination-detection是由研究者Pasquale Minervini及其他人牵头的一项开源项目，旨在系统化整理和检测大型语言模型（LLMs）生成内容中的幻觉（hallucination）现象。这个项目通过收集相关文献和研究成果，以期提高LLMs在生成文本时的准确性和可靠性。

背景和目的

在自然语言处理的领域中，幻觉是指模型生成的内容与真实世界事实不符或偏离输入背景的信息。这种现象影响了模型输出的真实性和可靠性，尤其是在需要精确信息的应用场景中，如问答系统和文本摘要生成。awesome-hallucination-detection项目正是为了解决这一问题，通过汇集各种学术研究，探索幻觉检测和改正的方法。

项目内容

该项目提供了一系列与幻觉检测相关的论文和方法，每篇论文都包含了核心方法、数据集、指标和研究评论。以下是项目的主要内容概述：

论文和研究方法

1. Steering Knowledge Selection Behaviours in LLMs via SAE-Based Representation Engineering

   • 使用稀疏自编码器（SAEs）优化模型对上下文知识和参数化知识的利用。

2. MARS: Meaning-Aware Response Scoring for Uncertainty Estimation in Generative LLMs

   • 提出MARS不确定性估计技术，强调对生成回答中重要词汇赋予更高权重。

3. Do Not Design, Learn: A Trainable Scoring Function for Uncertainty Estimation in Generative LLMs

   • 通过训练编码器型的Transformer，生成不确定性评分。

4. Quantifying Uncertainty in Answers from any Language Model and Enhancing their Trustworthiness

   • COMBINES 不确定性估计方法与自省和观察一致性技术。

5. DeCoRe: Decoding by Contrasting Retrieval Heads to Mitigate Hallucinations

   • 提出新的解码方法以减少幻觉现象。

研究成果与应用

该项目探讨和搜集的研究成果为改进当前语言模型的可信度提供了学术支持。这些成果不仅使研究人员能够更好地理解幻觉现象，还为实际应用中改善LLMs生成质量提供了可能的解决方案。

指标与数据集

每篇论文本身不仅提供了创新的方法，还通常使用多个数据集和多种评价指标进行验证。例如，诸多研究使用了诸如TriviaQA、NaturalQA等数据集，以及如AUROC、准确率等评价指标。

应用领域

该项目的研究成果非常重要，尤其是在以下领域：

• 问答系统： 提升问答的准确性和可靠性。
• 文本生成： 增强对长文篇的生成质量。
• 自动摘要： 改善生成内容的真实度和一致性。

通过这个项目，开发者和研究者们可以更有效地开发出减少幻觉现象的语言模型，并促使未来的LLM更加精确和可靠。