Fugu-MT 論文翻訳(概要): Team Trifecta at Factify5WQA: Setting the Standard in Fact Verification with Fine-Tuning

論文の概要: Team Trifecta at Factify5WQA: Setting the Standard in Fact Verification with Fine-Tuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10281v1
Date: Fri, 15 Mar 2024 13:24:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 17:11:11.101882
Title: Team Trifecta at Factify5WQA: Setting the Standard in Fact Verification with Fine-Tuning
Title（参考訳）: Factify5WQAでのチームトリフェクタ - ファクト検証の標準設定と微調整
Authors: Shang-Hsuan Chiang, Ming-Chih Lo, Lin-Wei Chao, Wen-Chih Peng,
Abstract要約: 本稿では,事実検証のための質問回答とテキスト分類コンポーネントからなる包括的フレームワークであるPre-CoFactv3を提案する。私たちのチームは、AAAI-24 Factify 3.0 Workshopで第1位を獲得し、ベースラインの精度を103%上回り、第2の競争相手よりも70%リードを維持しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.292728619484636
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present Pre-CoFactv3, a comprehensive framework comprised of Question Answering and Text Classification components for fact verification. Leveraging In-Context Learning, Fine-tuned Large Language Models (LLMs), and the FakeNet model, we address the challenges of fact verification. Our experiments explore diverse approaches, comparing different Pre-trained LLMs, introducing FakeNet, and implementing various ensemble methods. Notably, our team, Trifecta, secured first place in the AAAI-24 Factify 3.0 Workshop, surpassing the baseline accuracy by 103% and maintaining a 70% lead over the second competitor. This success underscores the efficacy of our approach and its potential contributions to advancing fact verification research.
Abstract（参考訳）: 本稿では,事実検証のための質問回答とテキスト分類コンポーネントからなる包括的フレームワークであるPre-CoFactv3を提案する。 In-Context Learning, Fine-tuned Large Language Models (LLMs), and the FakeNet modelを活用することで,事実検証の課題に対処する。実験では,事前学習型LLMの比較,FakeNetの導入,各種アンサンブル手法の実装など,多様なアプローチについて検討した。特に、私たちのチームであるTrifectaは、AAAI-24 Factify 3.0 Workshopで第1位を獲得し、ベースラインの精度を103%上回り、第2の競争相手よりも70%リードを維持しました。この成功は、我々のアプローチの有効性と、事実検証研究の進展への潜在的貢献を裏付けるものである。

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