Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity

本文是对LLM领域综述的深入探讨，旨在系统解析《Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity》这一权威文献的翻译与解读。

摘要

这项研究旨在解决大型语言模型（LLM）在事实性处理方面的关键挑战。随着LLM技术在多领域中的广泛应用，其输出的可靠性和准确性已成为评估体系中的重要考量。本研究将"事实性问题"定义为LLM在生成内容与既定事实存在不一致的可能性。我们通过深入分析这些不一致现象，强调了LLM输出中事实错误可能引发的潜在后果和挑战。随后，我们系统性地探讨了LLM在知识存储和处理机制，以期揭示事实错误的主要成因。在此基础上，我们的讨论进一步转向LLM真实性的评估方法，强调了关键指标、基准和研究框架的重要性。随后，我们提出了若干增强LLM真实性的策略，包括针对特定领域进行定制化优化的方法。本研究重点介绍了两种主要的LLM增强配置方案——独立运行的LLM模型和基于外部数据检索的LLM模型。我们详细阐述了这两种方案的独特挑战和潜在提升效果。通过这项系统性调查，我们为LLM的事实可靠性提供了切实可行的提升指导。研究团队持续更新和维护相关开源资源https://github.com/wangcunxiang/LLM-Factuality-Survey，以支持后续研究工作。

1 引言

2 事实性问题

3 事实性评估

4 事实性分析

5 增强

6 结论

在整个综述过程中，我们对大型语言模型（LLM）中事实性问题的复杂视角进行了深入探讨。首先，我们阐述了事实性的概念（第2.2节），随后深入分析了其更广泛的内涵（第2.3节）。我们的研究之旅涵盖了事实性评估的多个维度，包括基准体系（第3.2节）、评估指标（第3.1节）、具体研究领域（第3.3节）以及领域特定评估（第3.4节），重点探讨了支撑事实性的内在机制（第4节）。在此基础上，我们进一步研究了纯LLM增强技术（第5.1节）和检索增强LLM（第5.2节），特别关注了特定领域LLM增强技术（第5.3节）。

尽管这项研究取得了较为详实的进展，但仍面临诸多亟待解决的挑战。对真实性的评估本质上是一项复杂而具挑战性的任务，由于自然语言处理技术中不可避免的变异性及细微差异，使得这一过程愈发复杂。LLM如何实现信息的存储、更新以及事实性生成这一核心流程，目前仍处于未完全揭示的状态。尽管持续训练与检索等技术展现出一定的前景，但它们的应用仍存在局限性。展望未来，构建完全真实的LLM既充满挑战，也蕴含着机遇。未来的研究可能会从更深入的角度探索LLM的神经结构，开发更加稳健的评估指标，并开发创新的增强技术。随着LLM在数字生态系统的广泛应用，确保其实证可靠性和事实准确性将始终如一，对整个人工智能领域及相关社区都将产生深远影响。