論文の概要: Mining the Explainability and Generalization: Fact Verification Based on Self-Instruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12579v2
• Date: Thu, 23 May 2024 08:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 12:47:38.060982
• Title: Mining the Explainability and Generalization: Fact Verification Based on Self-Instruction
• Title（参考訳）: 説明可能性と一般化のマイニング:自己指導に基づく実例検証
• Authors: Guangyao Lu, Yulin Liu,
• Abstract要約: 本稿では,自己指導に基づくファクトチェックのための微調整手法を提案する。 最小スケールのLLaMA-7Bモデルを微調整し、挑戦的な事実チェックデータセットFEVEROUSとHOVERで評価する。 本手法は, 自己指導型学習をファクトチェックに活用し, コントラスト学習とDPOの改善を両立させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fact-checking based on commercial LLMs has become mainstream. Although these methods offer high explainability, it falls short in accuracy compared to traditional fine-tuning approaches, and data security is also a significant concern. In this paper, we propose a self-instruction based fine-tuning approach for fact-checking that balances accuracy and explainability. Our method consists of Data Augmentation and Improved DPO fine-tuning. The former starts by instructing the model to generate both positive and negative explanations based on claim-evidence pairs and labels, then sampling the dataset according to our customized difficulty standards. The latter employs our proposed improved DPO to fine-tune the model using the generated samples. We fine-tune the smallest-scale LLaMA-7B model and evaluate it on the challenging fact-checking datasets FEVEROUS and HOVER, utilizing four fine-tuning methods and three few-shot learning methods for comparison. The experiments demonstrate that our approach not only retains accuracy comparable to, or even surpassing, traditional fine-tuning methods, but also generates fluent explanation text. Moreover, it also exhibit high generalization performance. Our method is the first to leverage self-supervised learning for fact-checking and innovatively combines contrastive learning and improved DPO in fine-tuning LLMs, as shown in the experiments.
• Abstract（参考訳）: 商業LLMに基づくファクトチェックが主流となっている。 これらの手法は説明性が高いが、従来の微調整手法に比べて精度が低く、データセキュリティも重要な問題である。 本稿では,自己指導に基づくファクトチェックのための微調整手法を提案する。 提案手法はデータ拡張と改良DPO微調整からなる。 前者は、クレームエビデンスペアとラベルに基づいて肯定的な説明と否定的な説明の両方を生成するようモデルに指示し、その後、カスタマイズされた難易度基準に従ってデータセットをサンプリングする。 後者では、提案した改良DPOを用いて、生成されたサンプルを用いてモデルを微調整する。 最小スケールのLLaMA-7Bモデルを微調整し、難解な事実チェックデータセットFEVEROUSとHOVERで評価し、4つの微調整法と3つの数ショット学習法を用いて比較を行った。 実験により,本手法は従来の微調整法に匹敵する精度,あるいは超越した精度を保っているだけでなく,洗練された説明文を生成することがわかった。 また、高い一般化性能を示す。 本手法は,自己指導型学習をファクトチェックに活用する最初の方法であり,実験で示すように,コントラスト学習とDPOの改善を両立させる。

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