論文の概要: Evaluating the Performance of Large Language Models in Scientific Claim Detection and Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16486v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 05:02:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:01:53.517604
- Title: Evaluating the Performance of Large Language Models in Scientific Claim Detection and Classification
- Title(参考訳): 科学的クレーム検出・分類における大規模言語モデルの性能評価
- Authors: Tanjim Bin Faruk,
- Abstract要約: 本研究では,Twitterのようなプラットフォーム上での誤情報を緩和する革新的な手法として,LLM(Large Language Models)の有効性を評価する。
LLMは、従来の機械学習モデルに関連する広範なトレーニングと過度に適合する問題を回避し、事前訓練された適応可能なアプローチを提供する。
特定データセットを用いたLCMの性能の比較分析を行い、公衆衛生コミュニケーションへの応用のためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: The pervasive influence of social media during the COVID-19 pandemic has been a double-edged sword, enhancing communication while simultaneously propagating misinformation. This \textit{Digital Infodemic} has highlighted the urgent need for automated tools capable of discerning and disseminating factual content. This study evaluates the efficacy of Large Language Models (LLMs) as innovative solutions for mitigating misinformation on platforms like Twitter. LLMs, such as OpenAI's GPT and Meta's LLaMA, offer a pre-trained, adaptable approach that bypasses the extensive training and overfitting issues associated with traditional machine learning models. We assess the performance of LLMs in detecting and classifying COVID-19-related scientific claims, thus facilitating informed decision-making. Our findings indicate that LLMs have significant potential as automated fact-checking tools, though research in this domain is nascent and further exploration is required. We present a comparative analysis of LLMs' performance using a specialized dataset and propose a framework for their application in public health communication.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックによるソーシャルメディアの広汎な影響力は、両刃の剣であり、誤情報と同時にコミュニケーションを高めている。
この \textit{Digital Infodemic} は、事実を識別し、広めることのできる自動化ツールの緊急の必要性を強調している。
本研究では,Twitterのようなプラットフォーム上での誤情報を緩和する革新的な手法として,LLM(Large Language Models)の有効性を評価する。
OpenAIのGPTやMetaのLLaMAのようなLLMは、トレーニング済みで適応可能なアプローチを提供する。
新型コロナウイルス関連の科学的クレームの検出・分類におけるLCMの性能を評価し,情報的意思決定を容易にする。
以上の結果から,LSMは自動ファクトチェックツールとして有意な可能性を示唆するが,本領域の研究は初期段階にあり,さらなる探究が必要である。
特定データセットを用いたLCMの性能の比較分析を行い、公衆衛生コミュニケーションへの応用のためのフレームワークを提案する。
関連論文リスト
- RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training [55.54020926284334]
近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。
検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。
本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T03:45:19Z) - Federated Learning driven Large Language Models for Swarm Intelligence: A Survey [2.769238399659845]
Federated Learning (FL)は、大規模言語モデル(LLM)をトレーニングするための魅力的なフレームワークを提供する
私たちは機械学習に重点を置いています。これは、忘れられる権利のようなプライバシー規則に従う上で重要な側面です。
摂動技術やモデル分解,漸進学習など,効果的なアンラーニングを可能にするさまざまな戦略を探求する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T08:40:58Z) - LLM In-Context Recall is Prompt Dependent [0.0]
これを行うモデルの能力は、実世界のアプリケーションにおける実用性と信頼性に大きな影響を及ぼす。
本研究は, LLMのリコール能力がプロンプトの内容に影響を及ぼすだけでなく, トレーニングデータのバイアスによって損なわれる可能性があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-13T01:13:59Z) - Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with
Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。
モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T04:56:21Z) - LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T07:33:05Z) - Rethinking Machine Unlearning for Large Language Models [85.92660644100582]
大規模言語モデル(LLM)の領域における機械学習の研究
このイニシアチブは、望ましくないデータの影響(機密情報や違法情報など)と関連するモデル機能を排除することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T20:51:58Z) - Quantitative knowledge retrieval from large language models [4.155711233354597]
大規模言語モデル(LLM)は、説得力のある自然言語配列を生成する能力について広く研究されている。
本稿では,データ解析作業を支援するための定量的知識検索のメカニズムとして,LLMの実現可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T16:32:37Z) - Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods
and Implications [0.7832189413179361]
LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。
本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T02:01:01Z) - EpiK-Eval: Evaluation for Language Models as Epistemic Models [16.485951373967502]
セグメンテッドな物語から一貫した知識表現を定式化する上で,LLMの習熟度を評価するための新しい質問答えベンチマークであるEpiK-Evalを紹介する。
これらの欠点は、一般的な訓練目的の本質的な性質に起因していると論じる。
本研究の成果は,より堅牢で信頼性の高いLCMを開発する上での洞察を与えるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T21:15:54Z) - On the Risk of Misinformation Pollution with Large Language Models [127.1107824751703]
本稿では,現代大規模言語モデル (LLM) の誤用の可能性について検討する。
本研究は, LLMが効果的な誤情報発生器として機能し, DOQAシステムの性能が著しく低下することを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T04:10:26Z) - Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding
Good Demonstrations for In-Context Learning [104.58874584354787]
近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。
本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-27T18:59:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。