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针对仇恨谣言检测的大型多模态模型改进微调
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内容提要
本研究提出了一种新颖的两阶段微调框架LMM-RGCL，旨在提升大型多模态模型在仇恨谣言检测中的泛化能力。实验结果表明，该框架在多个数据集上表现优异，超越了现有模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的两阶段微调框架LMM-RGCL。
- LMM-RGCL旨在提升大型多模态模型在仇恨谣言检测中的泛化能力。
- 实验结果显示LMM-RGCL在六个常用的谣言分类数据集上表现出色。
- 该框架提高了领域内的准确性，并在低资源环境下有效对跨领域谣言进行泛化。
- LMM-RGCL的表现超越了现有模型，如GPT-4o。
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