Graph Alignment Topology as an Inductive Bias for Grounding Detection

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) están optimizados para producir continuaciones plausibles en lugar de verificar explícitamente si las proposiciones generadas se derivan de documentos fuente, lo que limita su uso en dominios críticos. Esta investigación propone aprovechar la topología de alineación como un sesgo inductivo, construyendo grafos bipartitos alineados entre la información de referencia y las salidas del LLM, y entrenando una Red Neuronal Gráfica (GNN).