Scaling Up Summarization: Leveraging Large Language Models for Long Text Extractive Summarization

本文是LLM系列文章,针对《Scaling Up Summarization: Leveraging Large Language Models for Long Text Extractive Summarization》的翻译。

扩大摘要:利用大型语言模型进行长文本提取摘要

摘要

在数字文本以前所未有的速度激增的时代,高效的摘要工具变得不可或缺。虽然大型语言模型 (LLM) 已成功应用于各种 NLP 任务,但它们在提取文本摘要中的作用仍未得到充分探索。本文介绍了 EYEGLAXS(用于提取摘要的简单而高效的大型语言模型),这是一个利用 LLM(特别是 LLAMA27B 和 ChatGLM2-6B)对长文本文档进行提取摘要的框架。 EYEGLAXS 不采用经常出现事实不准确和幻觉等问题的抽象方法,而是专注于提取摘要,以确保事实和语法的完整性。 EYEGLAXS 利用 Flash Attention 和参数高效微调 (PEFT) 等最先进的技术,解决了通常与LLM相关的计算和资源挑战。该系统在 PubMed 和 ArXiv 等知名数据集上设定了新的性能基准。此外,我们通过额外的分析扩展了我们的研究,探索LLM处理不同序列长度的适应性及其在较小数据集上训练的效率。这些贡献不仅在该领域树立了新标准,而且为提取文本摘要的未来研究开辟了有希望的途径。

1 引言

2 文献综述

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### DeepSeek LLM 的长期扩展策略 开源语言模型(LLMs)的发展趋势表明,扩大模型规模可以显著提升性能。然而,随着参数量增加,计算资源消耗也呈指数级增长。为了实现可持续发展并推动技术进步,DeepSeek 采取了一系列基于长期主义的战略来扩展开源语言模型[^1]。 #### 资源效率优化 针对现有硬件条件下的资源利用最大化问题,团队专注于提高训练过程中的计算效率。具体措施包括但不限于: - **稀疏化处理**:通过引入结构化的权重矩阵,在不影响整体表现的前提下减少不必要的连接数量; - **量化方法应用**:采用低精度数值表示法降低内存占用和带宽需求; ```python import torch.nn as nn class SparseLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, sparsity=0.9): super(SparseLinear, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_features, out_features) mask = (torch.rand_like(self.linear.weight) > sparsity).float() self.register_buffer('mask', mask) def forward(self, x): masked_weight = self.linear.weight * self.mask return F.linear(x, masked_weight, self.linear.bias) ``` #### 社区共建生态体系 除了技术创新外,构建健康的社区环境对于促进高质量贡献至关重要。为此,DeepSeek 积极鼓励全球开发者参与进来,共同维护和发展这一开放平台。主要举措有: - 定期举办黑客松活动和技术分享会; - 提供详尽文档和支持渠道帮助新成员快速上手; - 设立奖励机制表彰优秀个人或团体的工作成果;
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