Detecção de fake news: uma abordagem baseada em Large Language Models e Prompt Engineering

Abstract

Este trabalho aborda o uso de Large Language Models (LLMs) para a detecção de fake news ou notícias falsas no idioma inglês e português. As notícias falsas têm gerado impactos negativos, como desinformação e conflitos sociais, sendo amplamente disseminadas pelas redes sociais. Embora métodos tradicionais de verificação sejam eficazes, como checagem manual e agências de verificação de fatos, a aplicação de algoritmos de machine learning e deep learning trouxe avanços importantes. No entanto, esses modelos apresentam limitações, como perda de contexto semântico e custos de treinamento. A introdução da arquitetura Transformers possibilitou avanços significativos com LLMs, como BERT, GPT e T5, devido à sua capacidade de compreender padrões linguísticos complexos. Este trabalho propõe uma abordagem de detecção de notícias falsas a partir recuperações de informações pela Web e o modelo Qwen2.5-7B-Instruct, comparando o desempenho com propostas que combina recuperação de informações com modelos tradicionais e LLMs. Os resultados destacam vantagens e desvantagens, contribuindo para futuras melhorias em sistemas automatizados de detecção de notícias falsas.