研究者提出基于扰动的 LLM 输入歧义检测框架
原文标题：Detect Before You Disambiguate: Perturbation-Based Input Ambiguity Detection in LLMs
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一篇 arXiv 论文提出「先检测歧义、再消歧」的思路，用保持标签的扰动框架识别 LLM 输入中的歧义。方法包含黑盒规则扰动库与白盒重要性引导两种检测器，在开放域、对话与视觉问答四组数据集上优于输出侧不确定性基线和 LLM 改写扰动基线。研究强调输入歧义是不确定性的上游来源，应先判断是否该直接作答。
- 问题
- LLM 把歧义输入当单一含义作答，需先判断是否该直接回答。
- 方法
- 用保持标签的扰动检测输入歧义，含黑盒规则扰动库与白盒重要性引导两种检测器，不依赖 LLM 改写。
- 结果
- 在开放域、对话、视觉问答四组数据集上优于输出侧不确定性与 LLM 改写扰动基线。
- 影响
- 给工程团队一个作答前的歧义闸门，可减少对模糊提示的自信错答。
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