[论文解读] Towards Reliable Medical Question Answering: Techniques and Challenges in Mitigating Hallucinations in Language Models

Duy Khoa Pham, Quoc Bao Vo|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2024

Mental Health via Writing被引用 6

一句话总结

本范围研究综述了知识驱动任务的幻觉缓解技术，重点关注医疗问答和摘要，并讨论它们在生物医学中的适用性与挑战。

ABSTRACT

The rapid advancement of large language models (LLMs) has significantly impacted various domains, including healthcare and biomedicine. However, the phenomenon of hallucination, where LLMs generate outputs that deviate from factual accuracy or context, poses a critical challenge, especially in high-stakes domains. This paper conducts a scoping study of existing techniques for mitigating hallucinations in knowledge-based task in general and especially for medical domains. Key methods covered in the paper include Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based techniques, iterative feedback loops, supervised fine-tuning, and prompt engineering. These techniques, while promising in general contexts, require further adaptation and optimization for the medical domain due to its unique demands for up-to-date, specialized knowledge and strict adherence to medical guidelines. Addressing these challenges is crucial for developing trustworthy AI systems that enhance clinical decision-making and patient safety as well as accuracy of biomedical scientific research.

研究动机与目标

• 在高风险的医疗领域中，由于幻觉风险，推动对可靠的大语言模型（LLMs）的需求。
• 系统性评估现有的知识驱动任务的幻觉缓解技术。
• 评估这些技术在医学与生物医学情境中的适应需求。
• 识别特定于医疗保健人工智能的数据、评估和部署挑战。

提出的方法

• 进行范围性研究，结合人工和自动文献检索与雪球检索来收集相关工作。
• 将缓解技术分类为 Retrieval-Augmented Generation、迭代反馈、监督微调和提示工程。
• 提供覆盖生成前、生成时、生成后以及端到端训练阶段的技术分类与综合。
• 强调数据质量、来源权威性和动态检索作为医疗可靠性的关键因素。
• 讨论基准和领域特定评估，如 BioMedLM 与 Med-HALT，用以评估医疗幻觉。

实验结果

研究问题

• RQ1 RQ1：当前用于知识驱动任务（如问答与摘要）的幻觉缓解技术有多有效？
• RQ2 RQ2：幻觉缓解技术在提高医疗问答与摘要的准确性和可靠性方面有多大效果？

主要发现

• 基于 RAG 的方法通过外部来源将响应置于真实证据之上，以减少知识密集型任务中的幻觉。
• 涵盖生成前、生成中、生成后阶段的 RAG 技术，以及端到端内存集成，显示出潜力，但需要针对医学领域进行领域特定的适应。
• 迭代反馈、监督微调和提示策略有助于提高事实性，但面临诸如最新指南等医学领域约束。
• 动态检索决策与实时验证/纠错被视为提升医疗可靠性的有希望方向。
• 需要面向医学领域的基准（如 Med-HALT）以及高质量、最新的数据，以有效评估医疗保健中的幻觉缓解。
• 关于开放领域模型与领域特定模型之间的权衡，以及在医疗问答中检索、提示与改进的最佳组合，仍存在未解的开放性问题。