論文の概要: Generative Large Language Models in Automated Fact-Checking: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02351v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 15:16:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:56:27.074346
• Title: Generative Large Language Models in Automated Fact-Checking: A Survey
• Title（参考訳）: 自動Fact-Checkingにおける大規模言語モデルの作成
• Authors: Ivan Vykopal, Matúš Pikuliak, Simon Ostermann, Marián Šimko,
• Abstract要約: オンラインプラットフォームにおける偽情報の拡散は、深刻な社会的困難を招いている。 偽情報の量が増加するには、自動的な方法が必要である。 大規模言語モデル(LLM)は、ファクトチェッカーを支援するための有望な機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dissemination of false information across online platforms poses a serious societal challenge, necessitating robust measures for information verification. While manual fact-checking efforts are still instrumental, the growing volume of false information requires automated methods. Large language models (LLMs) offer promising opportunities to assist fact-checkers, leveraging LLM's extensive knowledge and robust reasoning capabilities. In this survey paper, we investigate the utilization of generative LLMs in the realm of fact-checking, illustrating various approaches that have been employed and techniques for prompting or fine-tuning LLMs. By providing an overview of existing approaches, this survey aims to improve the understanding of utilizing LLMs in fact-checking and to facilitate further progress in LLMs' involvement in this process.
• Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォーム上での偽情報の拡散は、情報検証のための堅牢な手段を必要とする、深刻な社会的課題を引き起こす。 手動の事実チェックは依然として有効であるが、偽情報の量の増加には自動的な方法が必要である。 大規模言語モデル(LLM)は、LLMの広範な知識と堅牢な推論能力を活用することで、ファクトチェッカーを支援する有望な機会を提供する。 本稿では, ファクトチェックの領域におけるジェネレーティブLLMの利用, 採用されている様々なアプローチの具体化, および微調整LLMの促進・微調整技術について検討する。 本研究は, 既存手法の概要を提供することで, ファクトチェックにおけるLCMの活用の理解を深め, このプロセスへのLSMの関与のさらなる進展を促進することを目的としている。

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