Bài báo này nêu bật những thách thức của AI trong việc đánh giá và chứng minh độ tin cậy của thông tin, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về một hệ thống hỗ trợ đánh giá độ tin cậy của thông tin trực tuyến. Để giải quyết tình trạng thiếu các chỉ số về độ tin cậy trong các công cụ tìm kiếm hiện có, chúng tôi đề xuất mô hình TrueGL, mô hình này sẽ gán điểm tin cậy và cung cấp các giải thích dựa trên Granite-1B của IBM. Được tinh chỉnh với một tập dữ liệu tùy chỉnh, TrueGL tạo ra các giải thích dạng văn bản với điểm tin cậy liên tục từ 0,1 đến 1 thông qua kỹ thuật nhanh chóng. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng TrueGL vượt trội hơn các phương pháp LLM quy mô nhỏ khác và các phương pháp dựa trên quy tắc về các chỉ số đánh giá chính như MAE, RMSE và R2. Độ chính xác cao, phạm vi bao phủ nội dung rộng và tính dễ sử dụng của nó góp phần tăng khả năng tiếp cận thông tin đáng tin cậy và giảm sự lan truyền của thông tin sai lệch. Mã nguồn và mô hình được công khai.
