Het Tegengaan van Hallucinaties in Taalmodellen met een Licentie-Oracle

Stemming Hallucination in Language Models Using a Licensing Oracle

November 8, 2025

Auteurs: Simeon Emanuilov, Richard Ackermann

cs.AI

Samenvatting

Taalmodellen vertonen opmerkelijke natuurlijke-taalgeneratiecapaciteiten, maar blijven vatbaar voor hallucinaties waarbij feitelijk onjuiste informatie wordt gegenereerd ondanks het produceren van syntactisch coherente antwoorden. Deze studie introduceert de Licensing Oracle, een architecturale oplossing ontworpen om hallucinaties in taalmodellen in te perken door waarheidsbeperkingen af te dwingen via formele validatie tegen gestructureerde kennisgrafen. In tegenstelling tot statistische benaderingen die vertrouwen op dataschaalvergroting of fine-tuning, integreert de Licensing Oracle een deterministische validatiestap in het generatieve proces van het model, waarmee wordt gegarandeerd dat alleen feitelijk accurate beweringen worden gedaan. We evalueerden de effectiviteit van de Licensing Oracle via experimenten waarbij we deze vergeleken met verschillende state-of-the-art methoden, waaronder baseline-generatie door taalmodellen, fine-tuning voor feitelijke recall, fine-tuning voor abstinentiegedrag en retrieval-augmented generation (RAG). Onze resultaten tonen aan dat hoewel RAG en fine-tuning de prestaties verbeteren, zij hallucinaties niet elimineren. De Licensing Oracle daarentegen bereikte een perfecte abstinentieprecisie (AP = 1,0) en nul foutieve antwoorden (FAR-NE = 0,0), waarbij werd gegarandeerd dat alleen geldige beweringen werden gegenereerd met 89,1% nauwkeurigheid in feitelijke antwoorden. Dit werk toont aan dat architecturale innovaties, zoals de Licensing Oracle, een noodzakelijke en voldoende oplossing bieden voor hallucinaties in domeinen met gestructureerde kennisrepresentaties, waarbij ze garanties bieden die statistische methoden niet kunnen evenaren. Hoewel de Licensing Oracle specifiek is ontworpen voor hallucinaties in feitelijke domeinen, legt het kader de basis voor waarheidsbeperkte generatie in toekomstige AI-systemen, en biedt het een nieuw pad naar betrouwbare, epistemisch gefundeerde modellen.

English

Language models exhibit remarkable natural language generation capabilities but remain prone to hallucinations, generating factually incorrect information despite producing syntactically coherent responses. This study introduces the Licensing Oracle, an architectural solution designed to stem hallucinations in LMs by enforcing truth constraints through formal validation against structured knowledge graphs. Unlike statistical approaches that rely on data scaling or fine-tuning, the Licensing Oracle embeds a deterministic validation step into the model's generative process, ensuring that only factually accurate claims are made. We evaluated the effectiveness of the Licensing Oracle through experiments comparing it with several state-of-the-art methods, including baseline language model generation, fine-tuning for factual recall, fine-tuning for abstention behavior, and retrieval-augmented generation (RAG). Our results demonstrate that although RAG and fine-tuning improve performance, they fail to eliminate hallucinations. In contrast, the Licensing Oracle achieved perfect abstention precision (AP = 1.0) and zero false answers (FAR-NE = 0.0), ensuring that only valid claims were generated with 89.1% accuracy in factual responses. This work shows that architectural innovations, such as the Licensing Oracle, offer a necessary and sufficient solution for hallucinations in domains with structured knowledge representations, offering guarantees that statistical methods cannot match. Although the Licensing Oracle is specifically designed to address hallucinations in fact-based domains, its framework lays the groundwork for truth-constrained generation in future AI systems, providing a new path toward reliable, epistemically grounded models.