論文の概要: The Truth Becomes Clearer Through Debate! Multi-Agent Systems with Large Language Models Unmask Fake News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08532v1
• Date: Tue, 13 May 2025 13:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.573417
• Title: The Truth Becomes Clearer Through Debate! Multi-Agent Systems with Large Language Models Unmask Fake News
• Title（参考訳）: 議論を通じて真実がより明確になる! 大規模言語モデルを備えたマルチエージェントシステム
• Authors: Yuhan Liu, Yuxuan Liu, Xiaoqing Zhang, Xiuying Chen, Rui Yan,
• Abstract要約: TruEDebate(TED)は、ソーシャルネットワーク上で偽ニュースを検出する新しいマルチエージェントシステムである。 TEDは形式的な議論設定に触発された厳格な議論プロセスを採用している。 DebateFlow Agentsはエージェントを2つのチームに編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.260570381498866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In today's digital environment, the rapid propagation of fake news via social networks poses significant social challenges. Most existing detection methods either employ traditional classification models, which suffer from low interpretability and limited generalization capabilities, or craft specific prompts for large language models (LLMs) to produce explanations and results directly, failing to leverage LLMs' reasoning abilities fully. Inspired by the saying that "truth becomes clearer through debate," our study introduces a novel multi-agent system with LLMs named TruEDebate (TED) to enhance the interpretability and effectiveness of fake news detection. TED employs a rigorous debate process inspired by formal debate settings. Central to our approach are two innovative components: the DebateFlow Agents and the InsightFlow Agents. The DebateFlow Agents organize agents into two teams, where one supports and the other challenges the truth of the news. These agents engage in opening statements, cross-examination, rebuttal, and closing statements, simulating a rigorous debate process akin to human discourse analysis, allowing for a thorough evaluation of news content. Concurrently, the InsightFlow Agents consist of two specialized sub-agents: the Synthesis Agent and the Analysis Agent. The Synthesis Agent summarizes the debates and provides an overarching viewpoint, ensuring a coherent and comprehensive evaluation. The Analysis Agent, which includes a role-aware encoder and a debate graph, integrates role embeddings and models the interactions between debate roles and arguments using an attention mechanism, providing the final judgment.
• Abstract（参考訳）: 今日のデジタル環境では、ソーシャルネットワークによるフェイクニュースの急速な拡散が社会的な大きな課題となっている。 既存の検出手法の多くは、解釈可能性の低い限定的な一般化能力に悩まされる従来の分類モデルや、LLMの推論能力を完全に活用できないような説明や結果を直接生成する大規模言語モデル(LLM)の特定のプロンプトを使用する。 本研究は,「真理は議論を通じて明確になる」という発言に触発され,ニセニュース検出の解釈性と有効性を高めるために,Truedebate (TED) というLSMを用いた新しいマルチエージェントシステムを導入する。 TEDは形式的な議論設定に触発された厳格な議論プロセスを採用している。 このアプローチの中心には、DebateFlow AgentsとInsightFlow Agentsという、2つの革新的なコンポーネントがあります。 DebateFlow Agentsはエージェントを2つのチームに編成する。 これらのエージェントは、オープニングステートメント、横断審査、反論、クローズステートメントに携わり、人間の談話分析に似た厳格な議論プロセスをシミュレートし、ニュースコンテンツの徹底的な評価を可能にする。 同時にInsightFlow Agentsは、Synthetic AgentとAnalytic Agentの2つの特別なサブエージェントで構成される。 シンセサイティング・エージェントは議論を要約し、一貫性と包括的な評価を確実にする、包括的な視点を提供する。 役割認識エンコーダと議論グラフを含む分析エージェントは、役割埋め込みを統合し、アテンションメカニズムを使用して、議論の役割と議論の間の相互作用をモデル化し、最終的な判断を提供する。

関連論文リスト

• Can LLMs Beat Humans in Debating? A Dynamic Multi-agent Framework for Competitive Debate [22.813887723656023]
  Agent for Debate (Agent4Debate)は、大規模言語モデル(LLM)に基づく動的マルチエージェントフレームワークである。 評価には、Debatrix自動スコアシステムと、確立されたDebatrix-EloとHuman-Eloのランキングに基づく専門家の人間レビュアーが使用されている。 実験の結果、最先端のAgent4Debateは人間の能力に匹敵する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T14:02:45Z)
• DEBATE: Devil's Advocate-Based Assessment and Text Evaluation [6.2689399557794525]
  マルチエージェントスコアリングシステムに基づくNLG評価フレームワークであるDEBATEを提案する。 フレームワーク内では、あるエージェントが他のエージェントの議論を批判するように指示される。 エージェント間の議論の広範囲性とエージェントのペルソナが評価者のパフォーマンスに影響を及ぼすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T09:41:12Z)
• On the Discussion of Large Language Models: Symmetry of Agents and Interplay with Prompts [51.3324922038486]
  本稿では,プロンプトの相互作用と議論機構の実証結果について報告する。 また、コンピュートとマージに基づくスケーラブルな議論機構も提案している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T04:56:48Z)
• Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate [85.3444184685235]
  複数のエージェントが"tit for tat"の状態で議論を表現するマルチエージェント議論(MAD)フレームワークを提案し、審査員が議論プロセスを管理して最終解を得る。 我々のフレームワークは、深い熟考を必要とするタスクに役立ちそうなLSMにおける散発的思考を奨励する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T15:25:45Z)

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。