Learning to Summarize from Feedback Generated by Large Language Models

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内容提要

该研究探讨了利用大型语言模型生成的反馈来提升摘要质量,解决虚构信息、关键信息遗漏和冗长性问题。FeedSum数据集表明,高质量反馈显著影响摘要生成。研究发现,经过适当训练的小型模型能够生成优于大型模型的摘要,具有重要应用价值。

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