Large Language Models and Prompt Engineering for Biomedical Query Focused Multi-Document Summarisation

📄 arXiv: 2311.05169v1 📥 PDF

作者: Diego Mollá

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-09

备注: 9 pages, 7 figures, 4 tables

💡 一句话要点

利用提示工程和GPT-3.5实现生物医学多文档摘要

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物医学摘要 多文档处理 提示工程 GPT-3.5 检索增强生成 ROUGE指标 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的生物医学文档摘要方法在处理多文档信息时效率低下，难以生成高质量的简短答案。
  2. 论文提出通过提示工程与GPT-3.5结合，利用少量示例和检索增强生成技术来提升摘要质量。
  3. 实验结果显示，该方法在BioASQ 11b挑战赛中取得了最佳ROUGE-F1成绩，显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文报告了利用提示工程和GPT-3.5进行生物医学查询聚焦的多文档摘要。通过使用适当的提示，我们的系统在2023年BioASQ挑战赛（BioASQ 11b）中取得了最佳ROUGE-F1结果，能够为生物医学问题提供短段落大小的答案。研究确认了在其他领域的观察结果：1）包含少量示例的提示通常优于零示例变体；2）检索增强生成方法取得了最大的改进。这些提示使我们的顶级结果在BioASQ 11b中排名前两名，展示了为大型语言模型（尤其是GPT-3.5）进行查询聚焦摘要时使用适当提示的强大能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生物医学领域中多文档摘要生成的效率和质量问题。现有方法在处理复杂查询时，往往无法生成简洁且信息丰富的答案。

核心思路：论文的核心思路是通过提示工程优化GPT-3.5的生成能力，利用少量示例和检索增强生成技术来提高摘要的相关性和准确性。这样的设计旨在充分发挥大型语言模型的潜力，特别是在特定领域的应用中。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1）查询处理模块，负责解析用户输入的生物医学问题；2）文档检索模块，从相关文献中检索出多篇文档；3）摘要生成模块，利用GPT-3.5和优化的提示生成最终的简短答案。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了提示工程和检索增强生成的方法，这与传统的单一生成模型方法本质上不同，能够更好地利用上下文信息。

关键设计：在参数设置上，采用了少量示例的提示设计，损失函数采用了ROUGE指标优化，网络结构则基于GPT-3.5的预训练模型进行微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用提示工程和GPT-3.5的系统在BioASQ 11b挑战赛中取得了最佳ROUGE-F1成绩，显著优于传统的零示例方法，且检索增强生成方法的应用带来了最大的性能提升。这些结果证明了适当提示在大型语言模型中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生物医学信息检索、临床决策支持系统以及科学文献综述等。通过提高多文档摘要的质量和效率，该方法能够帮助研究人员和医生快速获取关键信息，提升科研和医疗决策的效率。未来，该技术有望扩展到其他专业领域的文档处理与摘要生成任务中。

📄 摘要（原文）

This paper reports on the use of prompt engineering and GPT-3.5 for biomedical query-focused multi-document summarisation. Using GPT-3.5 and appropriate prompts, our system achieves top ROUGE-F1 results in the task of obtaining short-paragraph-sized answers to biomedical questions in the 2023 BioASQ Challenge (BioASQ 11b). This paper confirms what has been observed in other domains: 1) Prompts that incorporated few-shot samples generally improved on their counterpart zero-shot variants; 2) The largest improvement was achieved by retrieval augmented generation. The fact that these prompts allow our top runs to rank within the top two runs of BioASQ 11b demonstrate the power of using adequate prompts for Large Language Models in general, and GPT-3.5 in particular, for query-focused summarisation.