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在大语言模型时代的摘要一致性评估
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了自动生成摘要与源文件不一致的问题，发现现有的一致性指标存在限制。通过对11个大型语言模型进行实际一致性评估，引入TreatFact数据集，并分析了模型大小、提示、预训练和微调数据的影响。研究发现，开源模型性能较差，但通过增加模型大小、扩展预训练数据和开发精心策划的微调数据，有潜力提升性能。实验结果表明，先前的方法和基于大型语言模型的评估器无法捕捉到临床摘要中的实际不一致性，给评估提出了新的挑战。
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关键要点
- 自动产生的摘要与源文件的实际不一致可能导致错误信息或存在风险。
- 现有的一致性指标受性能、效率和可解释性的限制。
- 大型语言模型在文本评估方面表现出显著潜力，但在总结中评估一致性的效果尚未充分探索。
- 引入TreatFact数据集来填补评估空白，该数据集包含由领域专家进行的一致性注释。
- 对11个大型语言模型进行了实际一致性评估，分析了模型大小、提示、预训练和微调数据的影响。
- 开源模型性能较差，但通过增加模型大小、扩展预训练数据和开发精心策划的微调数据，有潜力提升性能。
- 实验表明，先前的方法和基于大型语言模型的评估器无法捕捉到临床摘要中的实际不一致性，给评估提出了新的挑战。
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