Can Large Language Model Summarizers Adapt to Diverse Scientific Communication Goals?

📄 arXiv: 2401.10415v2 📥 PDF

作者: Marcio Fonseca, Shay B. Cohen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-18 (更新: 2024-06-27)

备注: ACL 2024 camera ready

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在科学摘要生成中的适应性与控制性

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 科学摘要 可控性 关键词引导 摘要生成 机器学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在科学摘要生成中缺乏灵活性，难以满足不同的沟通目标和风格要求。
  2. 论文提出通过控制风格特征和使用关键词引导来提升LLMs在摘要生成中的可控性。
  3. 实验结果显示，未微调的LLMs在MuP评审生成任务中超越人类，但在生成长摘要和高度抽象内容上存在局限。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在科学摘要任务中的可控性。我们识别了不同类型摘要（如论文评审、摘要和通俗摘要）的关键风格和内容覆盖因素。通过控制风格特征，我们发现未经过微调的LLMs在MuP评审生成任务中超越了人类，无论是在与参考摘要的相似性还是人类偏好方面。此外，我们展示了通过基于关键词的无分类器引导（CFG）可以改善LLMs的可控性，同时在arXiv和PubMed上实现与强微调基线相当的词汇重叠。然而，结果也表明，LLMs在生成超过8句的长摘要时表现不一致，并且在生成高度抽象的通俗摘要方面能力有限。尽管LLMs展示了强大的通用摘要能力，但在不进行高成本微调的情况下，复杂内容控制仍然是领域特定应用的一个开放问题。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在科学摘要生成中的可控性问题，现有方法在满足不同风格和内容需求方面存在不足。

核心思路：通过控制摘要的风格特征和引入关键词引导，提升LLMs在生成不同类型摘要时的表现，避免高成本的微调过程。

技术框架：研究首先识别不同类型摘要的特征，然后设计了一个包含关键词引导的生成框架，最后通过实验验证其有效性。

关键创新：引入关键词无分类器引导（CFG）作为一种新方法，显著提升了LLMs在生成摘要时的可控性，与传统微调方法相比，降低了成本和复杂性。

关键设计：在实验中，设置了特定的风格参数和损失函数，以优化生成摘要的质量，同时确保与参考摘要的高相似性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，未微调的LLMs在MuP评审生成任务中超越了人类，表现出更高的相似性和用户偏好。此外，通过关键词引导，LLMs在arXiv和PubMed上的词汇重叠达到了强微调基线的水平，展示了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学文献的自动摘要生成、学术评审的辅助工具以及为非专业读者提供通俗易懂的科学信息。通过提升LLMs的可控性，能够更好地满足不同用户的需求，推动科学传播的效率和效果。

📄 摘要（原文）

In this work, we investigate the controllability of large language models (LLMs) on scientific summarization tasks. We identify key stylistic and content coverage factors that characterize different types of summaries such as paper reviews, abstracts, and lay summaries. By controlling stylistic features, we find that non-fine-tuned LLMs outperform humans in the MuP review generation task, both in terms of similarity to reference summaries and human preferences. Also, we show that we can improve the controllability of LLMs with keyword-based classifier-free guidance (CFG) while achieving lexical overlap comparable to strong fine-tuned baselines on arXiv and PubMed. However, our results also indicate that LLMs cannot consistently generate long summaries with more than 8 sentences. Furthermore, these models exhibit limited capacity to produce highly abstractive lay summaries. Although LLMs demonstrate strong generic summarization competency, sophisticated content control without costly fine-tuning remains an open problem for domain-specific applications.