From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting

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本文探讨使用密度链(CoD)提示来改进GPT-4的摘要生成,使得摘要更加详细且实体丰富。通过迭代合并缺失实体,CoD摘要在不增加长度的情况下提高了信息密度。研究发现,人类更倾向于这种致密化的摘要,其在信息性和可读性之间取得平衡。论文开源了500个注释和5000个未注释的CoD摘要数据集,供后续研究使用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文是LLM系列的文章,针对《From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting》的翻译。

从稀疏到密集:密度链提示下的GPT-4摘要

摘要

选择要包含在摘要中的“正确”信息量是一项艰巨的任务。一个好的总结应该是详细的、以实体为中心的,而不是过于密集和难以遵循。为了更好地理解这种权衡,我们寻求越来越密集的GPT-4摘要,我们称之为“密度链”(CoD)提示。具体来说,GPT-4在不增加长度的情况下迭代合并缺失的显著实体之前,生成初始实体解析摘要。与普通提示生成的GPT-4摘要相比,CoD生成的摘要更抽象,表现出更多的融合,并且具有更少的潜在偏差。我们对美国有线电视新闻网每日邮报的100篇文章进行了人类偏好研究,发现人类更喜欢GPT-4摘要,这些摘要比普通提示生成的摘要更密集,几乎和人类书面摘要一样密集。定性分析支持这样一种观点,即在信息性和可读性之间存在权衡。HuggingFace上免费提供500份注释CoD摘要,以及额外的5000份未注释摘要。

1 引言

2 密度提升链

3 统计数据

4 结果

5 相关工作

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