核心概念
在基於提示的摘要生成中,於提示中加入從來源文件中提取的顯著資訊,例如關鍵詞,可以引導大型語言模型生成更完整、更貼近參考摘要的內容,並有效控制摘要的長度和內容覆蓋範圍。
這篇研究論文探討了如何在基於提示的摘要生成中,利用從來源文件中提取的顯著資訊來增強摘要的品質。
研究目標
如何利用來源文件中的顯著資訊來改善基於提示的大型語言模型摘要生成品質?
不同粒度的顯著資訊(詞級、片語級、句子級)對摘要生成的影響為何?
方法
顯著資訊提取模型 (SigExt): 作者提出了一個名為 SigExt 的輕量級關鍵詞提取模型,該模型使用經過微調的 Longformer 模型,可以從來源文件中提取顯著的關鍵詞。
基於提示的摘要生成: 在將來源文件輸入大型語言模型進行摘要生成時,將 SigExt 提取的關鍵詞添加到提示中,引導模型生成更相關的摘要。
主要發現
顯著資訊的有效性: 實驗結果顯示,在提示中加入 SigExt 提取的關鍵詞可以有效提升摘要的 ROUGE 分數,表示生成的摘要與參考摘要更為相似。
粒度的影響: 研究發現,使用片語級的顯著資訊比詞級或句子級的資訊更有效。
對事實性的影響: 雖然加入關鍵詞通常可以提升摘要的忠實度,但在某些情況下,特別是對於某些大型語言模型,可能會導致產生更多幻覺。
跨領域泛化能力: 預先訓練的 SigExt 模型 (GP-SigExt) 在未經微調的情況下,也能夠在新的數據集上提升摘要效能。
主要結論
在基於提示的摘要生成中,於提示中加入顯著資訊是一種簡單有效的方法,可以提升摘要的品質,並有效控制摘要的長度和內容覆蓋範圍。
片語級的顯著資訊比詞級或句子級的資訊更適合用於摘要生成。
雖然加入顯著資訊通常可以提升摘要的忠實度,但在某些情況下,可能會導致產生更多幻覺,需要謹慎使用。
研究意義
這項研究為基於提示的摘要生成提供了一種新的思路,並為如何有效利用顯著資訊來提升摘要品質提供了實用的指導。
局限與未來研究方向
模型設計: 未來可以探討使用其他預先訓練的語言模型來構建 SigExt 的影響。
評估: 除了自動評估指標外,未來可以進一步採用人工評估來更全面地評估摘要品質。
統計資料
在加入關鍵詞後,Claude Instant 生成的摘要平均增加了 4.7 個詞。
在加入關鍵詞後,Mistral 生成的摘要平均增加了 13.6 個詞。
在加入關鍵詞後,Falcon 生成的摘要平均增加了 12.3 個詞。
使用 GP-SigExt,在沒有對新數據集進行任何微調的情況下,F1 分數平均提高了 1.6%。
使用 SigExt,F1 分數平均提高了 4.1%。