यह शोधपत्र लघु-वृहद भाषा मॉडल संगति सत्यापन (CoVer) के माध्यम से सहयोगात्मक रुख पहचान का प्रस्ताव करता है। यह एक नवीन ढाँचा है जो वृहद भाषा मॉडल (LLM) पर निर्भरता कम करता है और सोशल मीडिया पर रुख पहचान (किसी विशिष्ट लक्ष्य के बारे में ट्वीट में व्यक्त दृष्टिकोणों की पहचान) की दक्षता में सुधार करता है। CoVer, LLM और लघु-स्तरीय भाषा मॉडल (SLM) के बीच सहयोग के माध्यम से संदर्भ-साझा बैच अनुमान और तार्किक सत्यापन करता है। LLM रुख पूर्वानुमान और स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए पाठ को बैचों में संसाधित करता है, जबकि SLM संदर्भगत शोर के कारण होने वाले पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए तार्किक संगति का सत्यापन करता है। कम संगति वाले पाठों को पिछले LLM पूर्वानुमानों के संगति-भारित एकत्रीकरण का उपयोग करके वर्गीकृत किया जाता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि CoVer शून्य-शॉट सेटिंग्स में कई बेंचमार्क पर अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है और प्रति ट्वीट LLM क्वेरीज़ की संख्या 0.54 तक कम हो जाती है। यह सोशल मीडिया रुख पहचान के लिए LLM को तैनात करने का एक अधिक व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है।
