論文の概要: Multi-Modal Fact-Verification Framework for Reducing Hallucinations in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22751v1
• Date: Sun, 26 Oct 2025 16:58:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.354216
• Title: Multi-Modal Fact-Verification Framework for Reducing Hallucinations in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける幻覚の軽減のためのマルチモーダルFact-Verificationフレームワーク
• Authors: Piyushkumar Patel,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、妥当に聞こえる偽情報を生成する。 この幻覚問題は、これらのモデルを現実世界のアプリケーションにデプロイする上で大きな障壁となっている。 我々は,これらのエラーをリアルタイムでキャッチし,修正する事実検証フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Large Language Models have transformed how we interact with AI systems, they suffer from a critical flaw: they confidently generate false information that sounds entirely plausible. This hallucination problem has become a major barrier to deploying these models in real-world applications where accuracy matters. We developed a fact verification framework that catches and corrects these errors in real-time by cross checking LLM outputs against multiple knowledge sources. Our system combines structured databases, live web searches, and academic literature to verify factual claims as they're generated. When we detect inconsistencies, we automatically correct them while preserving the natural flow of the response. Testing across various domains showed we could reduce hallucinations by 67% without sacrificing response quality. Domain experts in healthcare, finance, and scientific research rated our corrected outputs 89% satisfactory a significant improvement over unverified LLM responses. This work offers a practical solution for making LLMs more trustworthy in applications where getting facts wrong isn't an option.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは私たちがAIシステムと対話する方法を変えてきたが、それらは重大な欠陥に悩まされている。 この幻覚問題は、精度が重要な現実世界のアプリケーションにこれらのモデルをデプロイする上で、大きな障壁となっている。 我々は,複数の知識ソースに対してLLM出力をクロスチェックすることで,これらのエラーをリアルタイムにキャッチし,修正する事実検証フレームワークを開発した。 我々のシステムは、構造化データベース、ライブWeb検索、学術文献を組み合わせて、実際のクレームが生成されるかどうかを検証します。 不整合を検出すると、反応の自然な流れを保ちながら自動的に修正する。 様々な領域でテストしたところ、反応品質を犠牲にすることなく幻覚を67%減らすことができた。 医療、ファイナンス、科学研究の分野の専門家は、修正されたアウトプットの89%は、未検証のLSM応答よりも大幅に改善したと評価した。 この作業は、事実を正しく理解することが選択肢にならないアプリケーションにおいて、LCMをより信頼できるものにするための実用的なソリューションを提供する。

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