연구진이 LLM의 사실 검증 문제를 해결하기 위해 DeLIVeR 프레임워크를 제안했어요. DeLIVeR은 복잡한 주장을 질문 세트로 분해하고 지식 그래프를 탐색하여 정확한 증거를 찾는 방식이에요.
Planner LLM과 GRPO를 활용해 질문 계획 전략을 최적화하여 LIAR, FEVER, PolitiFact 데이터셋에서 기존 모델보다 10~15% 성능이 향상됐어요.
Qwen2.5-7B 모델을 사용했을 때 각각 83.73%, 84.57%, 79.70%의 F1 점수를 기록하며, 다중 홉 추론의 한계를 극복하고 투명한 검증 경로를 제공해요.