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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02351v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 07:57:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:19.306329
• 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: 大きな言語モデル(LLM)は、膨大な知識と高度な推論能力でファクトチェッカーをサポートする有望な機会を提供する。 本調査では, ファクトチェックにおけるジェネレーティブLLMの応用について検討し, モデル作成の促進と微調整のための様々なアプローチと技術について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The dissemination of false information on online platforms presents a serious societal challenge. While manual fact-checking remains crucial, Large Language Models (LLMs) offer promising opportunities to support fact-checkers with their vast knowledge and advanced reasoning capabilities. This survey explores the application of generative LLMs in fact-checking, highlighting various approaches and techniques for prompting or fine-tuning these models. By providing an overview of existing methods and their limitations, the survey aims to enhance the understanding of how LLMs can be used in fact-checking and to facilitate further progress in their integration into the fact-checking 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、深刻な社会的課題を示している。 手動のファクトチェックは依然として重要ですが、Large Language Models(LLMs)は、ファクトチェックを膨大な知識と高度な推論能力でサポートする、有望な機会を提供します。 本調査では, ファクトチェックにおけるジェネレーティブLLMの応用について検討し, モデル作成の促進と微調整のための様々なアプローチ, テクニックを強調した。 本調査は,既存手法とその限界の概要を提供することで,事実確認におけるLCMの活用方法の理解を深め,事実確認プロセスへの統合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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