論文の概要: Are Large Language Models Good Fact Checkers: A Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17355v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 05:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:43:58.109854
• Title: Are Large Language Models Good Fact Checkers: A Preliminary Study
• Title（参考訳）: 大型言語モデルは良いファクトチェッカーか:予備研究
• Authors: Han Cao, Lingwei Wei, Mengyang Chen, Wei Zhou, Songlin Hu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その卓越した推論能力と広範な知識リポジトリによって、大きな注目を集めている。 本研究の目的は,特定のファクトチェックサブタスクに対処する上で,様々なLSMを包括的に評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.023148371263012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Large Language Models (LLMs) have drawn significant attention due to their outstanding reasoning capabilities and extensive knowledge repository, positioning them as superior in handling various natural language processing tasks compared to other language models. In this paper, we present a preliminary investigation into the potential of LLMs in fact-checking. This study aims to comprehensively evaluate various LLMs in tackling specific fact-checking subtasks, systematically evaluating their capabilities, and conducting a comparative analysis of their performance against pre-trained and state-of-the-art low-parameter models. Experiments demonstrate that LLMs achieve competitive performance compared to other small models in most scenarios. However, they encounter challenges in effectively handling Chinese fact verification and the entirety of the fact-checking pipeline due to language inconsistencies and hallucinations. These findings underscore the need for further exploration and research to enhance the proficiency of LLMs as reliable fact-checkers, unveiling the potential capability of LLMs and the possible challenges in fact-checking tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模言語モデル(llm)は、その優れた推論能力と広範な知識リポジトリにより、他の言語モデルに比べて様々な自然言語処理タスクの処理が優れていると位置づけられ、大きな注目を集めている。 本稿では,ファクトチェックにおけるLCMの可能性を予備検討する。 本研究の目的は,特定のファクトチェックサブタスクに取り組む際の様々なllmを総合的に評価し,その性能を体系的に評価し,事前訓練された低パラメータモデルとの比較分析を行うことである。 実験は、llmがほとんどのシナリオで他の小さなモデルと比較して競争力のある性能を達成することを実証する。 しかし、言語の矛盾や幻覚のため、中国の事実検証や事実チェックパイプライン全体を扱う上での課題に遭遇する。 これらの知見は、信頼性のあるファクトチェッカーとしてのLCMの熟練度を高めるためのさらなる調査と研究の必要性を浮き彫りにした。

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