Tri-agent Generation Pipeline for Personalized Abstractive Summarization

Core Concepts

Large language models can be enhanced with a tri-agent generation pipeline to tailor outputs to user preferences in text summarization.

Abstract

イギリスの復活祭におけるホットクロスバンは、宗教的な意味を持つ十字架があしらわれた香辛料と甘いロールパンであり、エリザベス1世がこれを禁止しようとした歴史から始まります。現代では、スーパーマーケットはさまざまなフレーバーやサイズの新しいホットクロスバンを提供しています。本研究では、大規模言語モデル（ChatGPT）を使用して、テキスト要約の出力をユーザーの好みに合わせてカスタマイズするためのトライエージェント生成パイプラインが提案されています。

Stats

701/341/779データ例が含まれるDeFactoデータセット
ChatGPTによる初期サマリー編集時のROUGEスコアと事実性スコア比較結果
CNNDMデータセットでの知識カバレッジ評価結果（Knlg F1）

Quotes

Key Insights Distilled From

Personalized Abstractive Summarization by Tri-agent Generation Pipeline

by Wen Xiao,Yuj... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.02483.pdf

Deeper Inquiries

異なる大規模言語モデルを使用した場合、このトライエージェント生成パイプラインはどのように機能する可能性がありますか？

異なる大規模言語モデルを使用する場合、このトライエージェント生成パイプラインは以下のように機能する可能性があります：

Generator（ジェネレーター）：異なる言語モデルをジェネレーターとして使用することで、初期出力を生成します。これにより、異なる特性や能力を持つ言語モデルから得られた初期出力が提供されます。

Instructor（インストラクター）：小さな言語モデルを使って指示を生成し、編集作業のガイドとして利用します。異なる大規模言語モデルへの適切な指示が与えられれば、それぞれの特性や強みを活かすことができます。

Editor（エディター）：再度異なる大規模言語モデルを利用して編集作業を行います。与えられた指示に基づいて初期出力を修正し、最終的に人間の期待値に沿った内容に編集します。

このようにして、複数の異なる大規模言語モデルが協力し合い、トライエージェント生成パイプライン全体として効果的かつ効率的に機能する可能性があります。各段階で最適化された処理や役割分担により、多岐にわたるタスクや要件へ柔軟かつ精密な対応が実現されるでしょう。