근거(Rationales)는 필수적이며 충분한가? 설명 가능한 오정보 탐지를 위한 LLM 튜닝

요약

본 연구는 소셜 미디어의 오정보 탐지(MD)를 위해 설명 가능한 근거를 생성하는 전용 LLM 미세 조정 파이프라인을 제안합니다. 기존의 단순 레이블 기반 필터링 방식이 가진 불충분한 근거 생성과 과잉 검증 문제를 해결하기 위해, 근거의 필요성과 충분성을 정량화하여 평가하는 새로운 데이터 합성 파이프라인인 LONSREX를 도입했습니다.

핵심 포인트

• 기존의 이진 레이블 기반 필터링은 근거가 불충분하거나 불필요하게 장황한 과잉 검증 문제를 야기함
• 설명 가능한 오정보 탐지를 위해 전용 LLM을 미세 조정하는 새로운 파이프라인 제안
• 근거의 필요성(Necessity)과 충분성(Sufficiency)을 정량적으로 평가하는 지표 개발
• LONSREX 파이프라인을 통해 고품질의 필수적이고 충분한 근거를 포함한 학습 데이터 합성 가능