Este artículo destaca los desafíos de la IA para evaluar y justificar la credibilidad de la información, destacando la necesidad de un sistema que ayude a evaluar la credibilidad de la información en línea. Para abordar la falta de métricas de credibilidad en los motores de búsqueda existentes, proponemos el modelo TrueGL, que asigna puntuaciones de credibilidad y proporciona explicaciones basadas en Granite-1B de IBM. Optimizado con un conjunto de datos personalizado, TrueGL genera explicaciones textuales con puntuaciones de credibilidad continuas que van de 0,1 a 1 mediante ingeniería rápida. Los resultados experimentales demuestran que TrueGL supera a otros enfoques LLM y basados en reglas a pequeña escala en métricas de evaluación clave como MAE, RMSE y R2. Su alta precisión, amplia cobertura de contenido y facilidad de uso contribuyen a aumentar el acceso a información fiable y a reducir la propagación de desinformación. El código fuente y el modelo están disponibles públicamente.
