Tri-agent Generation Pipeline for Personalized Abstractive Summarization

Core Concepts

Large language models can be enhanced for personalized abstractive summarization through a tri-agent generation pipeline.

Abstract

The content introduces a tri-agent generation pipeline for personalized abstractive summarization using large language models. It discusses the challenges in tailoring outputs to user preferences and proposes a solution with a generator, instructor, and editor. Experimental results on two datasets show the effectiveness of the approach.

Introduction to the challenges in tailoring outputs from large language models to user preferences.
Proposal of a tri-agent generation pipeline comprising a generator, instructor, and editor.
Training process for the instructor using editor-steered reinforcement learning.
Evaluation of the approach on two abstractive summarization datasets.
Comparison with existing generation paradigms.
Discussion on iterative editing and qualitative examples.

Stats

"Experimental results on two abstractive summarization datasets demonstrate the effectiveness of our approach in generating outputs that better meet user expectations."
"The dataset consists of 701/341/779 data examples in train/validation/test set respectively."
"The instructor model is trained with editor-steered reinforcement learning."

Quotes

"In several scenarios, it has been observed that the outputs of language models do not consistently satisfy users’ preferences or expectations."
"Our experiments indicate that with the instructions generated by the small instructor model, the edited output is better aligned with user’s preference on both datasets."

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

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