論文の概要: LLM-Consensus: Multi-Agent Debate for Visual Misinformation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20140v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 20:55:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.303099
• Title: LLM-Consensus: Multi-Agent Debate for Visual Misinformation Detection
• Title（参考訳）: LLM-Consensus:視覚的誤情報検出のためのマルチエージェント議論
• Authors: Kumud Lakara, Georgia Channing, Juil Sock, Christian Rupprecht, Philip Torr, John Collomosse, Christian Schroeder de Witt,
• Abstract要約: LLM-Consensusは誤情報検出のための新しいマルチエージェント討論システムである。 我々のフレームワークは、最先端の精度で説明可能な検出を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.84072878231029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most challenging forms of misinformation involves the out-of-context (OOC) use of images paired with misleading text, creating false narratives. Existing AI-driven detection systems lack explainability and require expensive finetuning. We address these issues with LLM-Consensus, a multi-agent debate system for OOC misinformation detection. LLM-Consensus introduces a novel multi-agent debate framework where multimodal agents collaborate to assess contextual consistency and request external information to enhance cross-context reasoning and decision-making. Our framework enables explainable detection with state-of-the-art accuracy even without domain-specific fine-tuning. Extensive ablation studies confirm that external retrieval significantly improves detection accuracy, and user studies demonstrate that LLM-Consensus boosts performance for both experts and non-experts. These results position LLM-Consensus as a powerful tool for autonomous and citizen intelligence applications.
• Abstract（参考訳）: 誤報の最も困難な形態の1つは、誤解を招くテキストと組み合わせた画像のアウト・オブ・コンテクスト(OOC)の使用であり、偽の物語を生み出すことである。 既存のAI駆動検出システムは説明性がなく、高価な微調整を必要とする。 OOC誤情報検出のためのマルチエージェント討論システム LLM-Consensus でこの問題に対処する。 LLM-Consensusは、マルチモーダルエージェントが協調してコンテキスト整合性を評価し、外部情報を要求し、コンテキスト間の推論と意思決定を強化する、新しいマルチエージェント討論フレームワークを導入した。 我々のフレームワークは、ドメイン固有の微調整なしでも、最先端の精度で説明可能な検出を可能にする。 広範囲にわたるアブレーション研究は、外部検索が検出精度を大幅に向上することを確認し、ユーザ研究は、LLM-Consensusが専門家と非専門家の両方のパフォーマンスを向上することを示した。 これらの結果は、LLM-Consensusを自律および市民インテリジェンスアプリケーションのための強力なツールとして位置づけている。

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