TruthX: Alleviating Hallucinations by Editing Large Language Models in Truthful Space

本文是LLM系列文章，针对《TruthX: Alleviating Hallucinations by Editing Large Language Models
in Truthful Space》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）已经在各种任务中展示了非凡的能力。然而，他们有时会产生幻觉，尤其是在拥有正确知识的情况下，他们可能会产生不真实的反应。在本文中，我们提出了TruthX，这是一种推理时间方法，通过编辑LLM在真实空间中的内部表示来引出LLM的真实性。TruthX使用自动编码器将LLM的表示分别映射到语义和真实潜在空间，并应用对比学习来识别真实空间内的真实编辑方向。在推理过程中，TruthX通过编辑LLM在真实空间中的内部表示，有效地增强了LLM的真实性。实验表明，在TruthfulQA基准上，TruthX有效地将13个高级LLM的真实性提高了平均20%。进一步的分析表明，TruthX获得的真实空间在控制LLM产生真实或幻觉反应方面发挥着关键作用。

1 引言

2 相关工作

3 TruthX

4 实验

5 分析

6 结论

在本文中，我们提出了TruthX，它通过在真实空间中编辑LLM来增强真实性。我们并不声称TruthX保证LLM会始终如一地做出真实的回应；相反，它旨在促使LLM更真实地做出回应。有希