論文の概要: Incentive-Aligned Multi-Source LLM Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25184v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 17:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.15878
• Title: Incentive-Aligned Multi-Source LLM Summaries
• Title（参考訳）: インセンティブアライメント型マルチソースLCMサプライヤー
• Abstract要約: 本稿では,具体的トラスラベルを使わずに現実的ロバスト性を向上させるインセンティブ型フレームワークであるTrusful Text Summarization(TTS)を紹介する。 TTSは、情報的合意に報いる、適応されたマルチタスクのピア予測メカニズムでソースをスコアする。 我々は、情報源のインセンティブと情報的誠実さを一致させる正式な保証を確立し、実用性を最大化する戦略を真実に報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.702732786890162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used in modern search and answer systems to synthesize multiple, sometimes conflicting, texts into a single response, yet current pipelines offer weak incentives for sources to be accurate and are vulnerable to adversarial content. We introduce Truthful Text Summarization (TTS), an incentive-aligned framework that improves factual robustness without ground-truth labels. TTS (i) decomposes a draft synthesis into atomic claims, (ii) elicits each source's stance on every claim, (iii) scores sources with an adapted multi-task peer-prediction mechanism that rewards informative agreement, and (iv) filters unreliable sources before re-summarizing. We establish formal guarantees that align a source's incentives with informative honesty, making truthful reporting the utility-maximizing strategy. Experiments show that TTS improves factual accuracy and robustness while preserving fluency, aligning exposure with informative corroboration and disincentivizing manipulation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、現代の検索と回答システムにおいて、複数の、時には矛盾するテキストを単一の応答に合成するために、ますます使われてきているが、現在のパイプラインは、ソースが正確で、敵対的なコンテンツに弱いインセンティブを提供する。 本稿では,具体的トラスラベルを使わずに現実的ロバスト性を向上させるインセンティブ型フレームワークであるTrusful Text Summarization(TTS)を紹介する。 TTS i) 原文合成を原子クレームに分解する。 (ii)すべてのクレームに対する各ソースのスタンスを付与する。 三 情報提供契約を報奨する適応型マルチタスク・ピア・プレディション・メカニズムで情報源を採点し、 (iv)再要約する前に信頼できないソースをフィルタリングする。 我々は、情報源のインセンティブと情報的誠実さを一致させる正式な保証を確立し、実用性を最大化する戦略を真実に報告する。 実験により、TSは、流布を保ちながら事実の精度と堅牢性を向上し、情報的コロンボレーションと露出を一致させ、操作を非インセンティブ化することを示した。

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