LOTUS：低秩多线性分解检测大模型幻觉
原文标题：LLM Hallucination Detection via Low-rank Multilinear Decomposition
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该论文提出 LOTUS（低秩阶统计 Tucker 子空间学习）框架，通过多线性低秩分解从大模型隐藏状态中提取紧凑表征，用于幻觉检测。方法先用统计描述子汇总变长 token 表征，再以低秩分解捕捉跨层结构，训练轻量分类器。实验在多个大模型与问答基准上优于现有最优基线，并降低对标注数据的依赖。
- 问题
- 从高维隐藏状态提取幻觉信号困难，现有方法依赖局部激活或池化压缩。
- 方法
- LOTUS 用统计描述子汇总 token 表征，再做低秩多线性 Tucker 分解捕捉跨层结构，训练轻量分类器。
- 结果
- 在多个 LLM 与问答基准上优于近期最优基线，未给出具体数值。
- 影响
- 提供轻量、少标注的幻觉检测方案，可低成本接入现有 LLM 服务做可靠性监控。
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