Large Visual-Language Models Are Also Good Classifiers: A Study of In-Context Multimodal Fake News Detection

📄 arXiv: 2407.12879v4 📥 PDF

作者: Ye Jiang, Yimin Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-16 (更新: 2025-04-16)

备注: Withdraw for new experiments

💡 一句话要点

提出IMFND框架，利用小模型概率指导，提升大型视觉语言模型在多模态假新闻检测中的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 假新闻检测 上下文学习 大型视觉语言模型 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在假新闻检测任务中，性能不如专门训练的小型模型，如何有效利用大型视觉语言模型解决该问题是一个挑战。
  2. 论文提出IMFND框架，通过小型模型预测概率引导大型视觉语言模型关注高概率新闻片段，从而提升分析准确性。
  3. 实验结果表明，IMFND框架显著提高了大型视觉语言模型在假新闻检测任务中的效率，并在多个数据集上优于标准上下文学习方法。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)在跨模态基准测试中表现出卓越的视觉-语言推理能力。然而，最近的研究表明，在假新闻检测(FND)任务中，大型语言模型(LLMs)，如GPT-3.5-turbo，与经过良好训练的小型模型(如BERT)相比表现不佳，这引发了对LVLMs在FND任务中有效性的质疑。虽然可以通过微调LVLMs来提高性能，但其庞大的参数和所需的预训练权重使得这对于FND应用来说是一项资源密集型工作。本文首先评估了两个著名的LVLMs，CogVLM和GPT4V，在零样本上下文中与一个较小但训练有素的CLIP模型相比的FND能力。结果表明，LVLMs可以达到与较小模型相当的性能。接下来，我们将标准上下文学习(ICL)与LVLMs集成，发现FND性能有所提高，但范围和一致性有限。为了解决这个问题，我们引入了上下文多模态假新闻检测(IMFND)框架，通过来自经过良好训练的小模型的预测和相应的概率来丰富上下文示例和测试输入。这种策略性的集成将LVLMs的注意力引导到与较高概率相关的新闻片段，从而提高其分析准确性。实验结果表明，IMFND框架显著提高了LVLMs的FND效率，在三个公开可用的FND数据集上实现了比标准ICL方法更高的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）在多模态假新闻检测（FND）任务中表现不佳的问题。现有方法，如直接使用LVLMs进行零样本或少量样本学习，效果有限，且微调LVLMs成本高昂。现有方法未能有效利用LVLMs的视觉-语言推理能力，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用小型、训练有素的模型（如CLIP）的预测概率，引导LVLMs关注更可能包含虚假信息的新闻片段。通过这种方式，LVLMs可以更有效地利用其强大的推理能力，提高FND的准确性。这种方法避免了直接微调LVLMs的高成本，同时提升了其在FND任务中的性能。

技术框架：IMFND框架包含以下主要步骤：1) 使用小型模型（如CLIP）对输入新闻进行预测，并获得相应的概率值。2) 构建上下文示例，其中包含新闻文本、图像以及小型模型的预测和概率。3) 将上下文示例和测试输入一起输入到LVLMs中。4) LVLMs基于上下文示例和测试输入进行预测，输出最终的FND结果。

关键创新：论文的关键创新在于将小型模型的预测概率融入到LVLMs的上下文学习中。这种方法有效地引导了LVLMs的注意力，使其能够更准确地识别虚假信息。与传统的上下文学习方法相比，IMFND框架能够提供更丰富、更有针对性的信息，从而提高LVLMs的FND性能。

关键设计：IMFND框架的关键设计包括：1) 选择合适的小型模型，该模型应具有良好的FND性能和较低的计算成本。2) 设计有效的上下文示例，确保包含新闻文本、图像以及小型模型的预测和概率。3) 调整LVLMs的输入格式，使其能够有效地利用上下文示例中的信息。论文未明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些细节可能依赖于所使用的具体LVLM和小型模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IMFND框架在三个公开可用的假新闻检测数据集上显著提高了LVLMs的FND效率。与标准ICL方法相比，IMFND框架实现了更高的准确性。具体性能数据和提升幅度在论文中给出，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线社交媒体平台、新闻聚合网站等，用于自动检测和过滤虚假新闻，提高信息的可信度，减少虚假信息传播带来的负面影响。未来，该方法可以扩展到其他多模态分类任务中，例如恶意内容检测、图像欺骗检测等。

📄 摘要（原文）

Large visual-language models (LVLMs) exhibit exceptional performance in visual-language reasoning across diverse cross-modal benchmarks. Despite these advances, recent research indicates that Large Language Models (LLMs), like GPT-3.5-turbo, underachieve compared to well-trained smaller models, such as BERT, in Fake News Detection (FND), prompting inquiries into LVLMs' efficacy in FND tasks. Although performance could improve through fine-tuning LVLMs, the substantial parameters and requisite pre-trained weights render it a resource-heavy endeavor for FND applications. This paper initially assesses the FND capabilities of two notable LVLMs, CogVLM and GPT4V, in comparison to a smaller yet adeptly trained CLIP model in a zero-shot context. The findings demonstrate that LVLMs can attain performance competitive with that of the smaller model. Next, we integrate standard in-context learning (ICL) with LVLMs, noting improvements in FND performance, though limited in scope and consistency. To address this, we introduce the \textbf{I}n-context \textbf{M}ultimodal \textbf{F}ake \textbf{N}ews \textbf{D}etection (IMFND) framework, enriching in-context examples and test inputs with predictions and corresponding probabilities from a well-trained smaller model. This strategic integration directs the LVLMs' focus towards news segments associated with higher probabilities, thereby improving their analytical accuracy. The experimental results suggest that the IMFND framework significantly boosts the FND efficiency of LVLMs, achieving enhanced accuracy over the standard ICL approach across three publicly available FND datasets.