論文の概要: Collaborative Evolution: Multi-Round Learning Between Large and Small Language Models for Emergent Fake News Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21127v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 03:39:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:52.776840
• Title: Collaborative Evolution: Multi-Round Learning Between Large and Small Language Models for Emergent Fake News Detection
• Title（参考訳）: 協調進化:創発的フェイクニュース検出のための大小言語モデル間の多言語学習
• Authors: Ziyi Zhou, Xiaoming Zhang, Shenghan Tan, Litian Zhang, Chaozhuo Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、関連するデモンストレーションの欠如と知識のダイナミックな性質のために、偽ニュースを効果的に識別するのに不足している。 本稿では,これらの制約に対処するため,MRCD(Multi-Round Collaboration Detection)を提案する。 我々のフレームワークMRCDは、2つの実世界のデータセットPhemeとTwitter16でSOTA結果を実現し、SLMのみを使用する場合と比較して精度は7.4%と12.8%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.65676695802598
• License:
• Abstract: The proliferation of fake news on social media platforms has exerted a substantial influence on society, leading to discernible impacts and deleterious consequences. Conventional deep learning methodologies employing small language models (SLMs) suffer from the necessity for extensive supervised training and the challenge of adapting to rapidly evolving circumstances. Large language models (LLMs), despite their robust zero-shot capabilities, have fallen short in effectively identifying fake news due to a lack of pertinent demonstrations and the dynamic nature of knowledge. In this paper, a novel framework Multi-Round Collaboration Detection (MRCD) is proposed to address these aforementioned limitations. The MRCD framework is capable of enjoying the merits from both LLMs and SLMs by integrating their generalization abilities and specialized functionalities, respectively. Our approach features a two-stage retrieval module that selects relevant and up-to-date demonstrations and knowledge, enhancing in-context learning for better detection of emerging news events. We further design a multi-round learning framework to ensure more reliable detection results. Our framework MRCD achieves SOTA results on two real-world datasets Pheme and Twitter16, with accuracy improvements of 7.4\% and 12.8\% compared to using only SLMs, which effectively addresses the limitations of current models and improves the detection of emergent fake news.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームにおけるフェイクニュースの拡散は社会に大きな影響を与え、明らかな影響と有害な結果をもたらした。 スモールランゲージモデル(SLM)を用いた従来のディープラーニング手法は、広範な教師付きトレーニングの必要性と、急速に発展する状況に適応することの難しさに悩まされている。 大きな言語モデル(LLM)は、堅牢なゼロショット機能にもかかわらず、関連するデモンストレーションの欠如と知識のダイナミックな性質のために、フェイクニュースを効果的に識別する能力に欠けている。 本稿では,これらの制約に対処するため,MRCD(Multi-Round Collaboration Detection)を提案する。 MRCDフレームワークは、それぞれの一般化能力と特殊機能を統合することにより、LLMとSLMの両方のメリットを享受することができる。 提案手法は,関連性および最新性のある実演と知識を選択する2段階検索モジュールを特徴とする。 さらに、より信頼性の高い検出結果を保証するために、マルチラウンド学習フレームワークを設計する。 我々のフレームワークMRCDは、2つの実世界のデータセットPhemeとTwitter16でSOTA結果を実現し、SLMのみを使用する場合と比較して精度が7.4\%と12.8\%向上し、現在のモデルの限界に効果的に対処し、創発的な偽ニュースの検出を改善する。

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