Multimodal Large Language Models to Support Real-World Fact-Checking
作者: Jiahui Geng, Yova Kementchedjhieva, Preslav Nakov, Iryna Gurevych
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-03-06 (更新: 2024-04-26)
💡 一句话要点
提出多模态大语言模型以支持现实世界的事实核查
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 事实核查 模型评估 信息安全 虚假信息识别 开源模型 推理能力
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型在事实核查中的能力和局限性尚未得到充分研究，缺乏系统评估。
- 本文提出了一种基于模型内在知识和推理能力的评估框架，旨在探讨多模态模型在事实核查中的应用。
- 实验结果表明，GPT-4V在识别误导性信息方面表现优异，而现有开源模型则存在偏见和敏感性问题。
📝 摘要（中文）
多模态大语言模型（MLLMs）具有支持人类处理大量信息的潜力。尽管MLLMs已被用作事实核查工具，但其能力和局限性尚未得到充分研究。本文旨在填补这一空白，提出一个框架系统评估当前多模态模型在现实世界事实核查中的能力。我们的方法不依赖外部证据，仅利用模型的内在知识和推理能力。通过设计提取模型预测、解释和置信度的提示，我们深入探讨模型的准确性、鲁棒性及失败原因。研究发现，GPT-4V在识别恶意和误导性多模态声明方面表现优异，并能够解释不合理的方面和潜在动机，而现有的开源模型则表现出强烈的偏见，并对提示高度敏感。我们的研究为打击虚假多模态信息和构建安全可信的多模态模型提供了见解。我们是首个评估MLLMs在现实世界事实核查中的研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在现实世界事实核查中的能力评估问题，现有方法缺乏系统性和全面性。
核心思路：提出一种基于模型内在知识的评估框架，通过设计特定提示提取模型的预测、解释和置信度，从而深入分析模型的表现。
技术框架：整体架构包括数据收集、提示设计、模型评估和结果分析四个主要模块。首先收集多模态数据，然后设计提示以引导模型输出，最后对模型的表现进行定量和定性分析。
关键创新：本研究首次系统评估多模态大语言模型在现实世界事实核查中的能力，揭示了模型在识别恶意信息方面的优势及其局限性。
关键设计：在提示设计中，关注提取模型的预测、解释和置信度，确保评估的全面性和准确性。实验中使用了多种开源模型进行对比，分析其在不同提示下的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GPT-4V在识别恶意和误导性多模态声明方面表现优异，准确率显著高于现有开源模型。此外，研究发现现有模型对提示的敏感性较高，表现出明显的偏见，提示设计的优化对模型性能有重要影响。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括新闻媒体、社交网络和在线内容审核等，能够帮助相关机构更有效地识别和打击虚假信息，提升信息的可信度和安全性。未来，随着多模态模型技术的进步，可能会在更广泛的领域中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Multimodal large language models (MLLMs) carry the potential to support humans in processing vast amounts of information. While MLLMs are already being used as a fact-checking tool, their abilities and limitations in this regard are understudied. Here is aim to bridge this gap. In particular, we propose a framework for systematically assessing the capacity of current multimodal models to facilitate real-world fact-checking. Our methodology is evidence-free, leveraging only these models' intrinsic knowledge and reasoning capabilities. By designing prompts that extract models' predictions, explanations, and confidence levels, we delve into research questions concerning model accuracy, robustness, and reasons for failure. We empirically find that (1) GPT-4V exhibits superior performance in identifying malicious and misleading multimodal claims, with the ability to explain the unreasonable aspects and underlying motives, and (2) existing open-source models exhibit strong biases and are highly sensitive to the prompt. Our study offers insights into combating false multimodal information and building secure, trustworthy multimodal models. To the best of our knowledge, we are the first to evaluate MLLMs for real-world fact-checking.