כתבה
arXiv cs.CL ·
איך רציפה היא האמינות של וריפיקציה של טענות בעזרת LLM?
How Robust Is Multimodal Claim Verification to LLM Rewriting?
מחקר חדש מדגים כיצד שינויים בטקסט שנוצרו על ידי LLMs משפיעים על דיוק וריפיקציה של טענות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02841v1 Announce Type: new Abstract: LLMs are known to introduce stylistic changes into generated text, yet how these stylistic shifts affect model decisions on scientific tasks remains underexplored. In this paper, we focus on multimodal claim verification, where the goal is to determine whether a textual claim is grounded in a given piece of evidence. We apply two rewriting strategies: natural rewriting, which simulates how researchers routinely use LLMs to polish academic text, and controlled injection, which inserts a single LLM-associated word to isolate the effect of vocabulary choice. We evaluate 11 open-weight models spanning five VLM families and ranging from 2B to 38B parameters. We find that models are robust to these modifications: most show no significant drop in ac
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית