論文の概要: RAGAR, Your Falsehood RADAR: RAG-Augmented Reasoning for Political Fact-Checking using Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12065v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 10:25:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-19 19:21:31.453609
• Title: RAGAR, Your Falsehood RADAR: RAG-Augmented Reasoning for Political Fact-Checking using Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: RAGAR, your Falsehood RADAR: RAG-Augmented Reasoning for Political Fact-Checking using Multimodal Large Language Models
• Authors: M. Abdul Khaliq, P. Chang, M. Ma, B. Pflugfelder, F. Miletić,
• Abstract要約: マルチモーダルなファクトチェックの信頼性と効率を高めるための革新的なアプローチを導入する。 これらのアプローチは、過去の証拠に基づいて答える必要がある次の質問を推論することで、マルチモーダルなクレームを扱うように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The escalating challenge of misinformation, particularly in the context of political discourse, necessitates advanced solutions for fact-checking. We introduce innovative approaches to enhance the reliability and efficiency of multimodal fact-checking through the integration of Large Language Models (LLMs) with Retrieval-augmented Generation (RAG)- based advanced reasoning techniques. This work proposes two novel methodologies, Chain of RAG (CoRAG) and Tree of RAG (ToRAG). The approaches are designed to handle multimodal claims by reasoning the next questions that need to be answered based on previous evidence. Our approaches improve the accuracy of veracity predictions and the generation of explanations over the traditional fact-checking approach of sub-question generation with chain of thought veracity prediction. By employing multimodal LLMs adept at analyzing both text and images, this research advances the capability of automated systems in identifying and countering misinformation.
• Abstract（参考訳）: 誤報のエスカレートする課題、特に政治的言論の文脈では、事実確認のための高度な解決策が必要である。 本稿では,Large Language Models (LLMs) とRetrieval-augmented Generation (RAG) をベースとした高度な推論技術を統合することで,マルチモーダルな事実チェックの信頼性と効率を向上させる革新的な手法を提案する。 本研究では,RAGのチェーン(CoRAG)とRAGのツリー(ToRAG)の2つの新しい手法を提案する。 これらのアプローチは、過去の証拠に基づいて答える必要がある次の質問を推論することで、マルチモーダルなクレームを扱うように設計されている。 提案手法は, 精度予測の精度の向上と, 思考精度予測の連鎖によるサブクエスト生成の従来の事実チェック手法に対する説明の生成を改良する。 本研究は,テキストと画像の両方を分析するのに有効なマルチモーダルLLMを用いることで,誤情報を特定し,対処する自動化システムの能力を向上させる。

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