LLM在文本摘要方面的表现优于人类生成和微调模型生成的摘要

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2023-09-22 03:14:18

LLM在文本摘要方面的表现优于人类生成和微调模型生成的摘要

本文讨论了大模型在文本摘要方面的表现，通过评估数据集和人类评估员比较，发现LLM生成的摘要优于人工生成的摘要和微调模型生成的摘要。

在特定数据集上微调的方法已经不再适用，LLM在生成摘要方面的表现得到了验证。然而，该领域仍然存在挑战，例如需要更高质量的参考数据集、改进评估方法等还需要解决。

具体实验中，单条新闻任务采用BART和T5；多条新闻任务采用Pegasus和BART；T5和BART用于对话任务；跨语言任务使用MT5和MBART；源代码任务使用Codet5。LLM生成的摘要在所有任务中始终优于人工生成的摘要和微调模型生成的摘要。

LLM能够胜过人类撰写的摘要，是因为LLM生成的摘要表现出高度的流畅性和连贯性。人工编写的参考摘要存在信息不完整的缺陷，微调模型生成的摘要往往具有固定且严格的长度，而LLM能够根据输入信息调整输出长度。

综上所述，LLM在文本摘要方面的表现优于人类生成和微调模型生成的摘要，这也凸显了LLM在文本摘要方面的能力。

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