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CEV-LM：控制编辑向量语言模型用于塑造自然语言生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用内存高效的大型语言模型进行文本精炼有助于提高可阅读性。本文研究了一种用于多文档摘要的通用的可控方法，利用大型语言模型来提炼文本。该方法在评估和人工评估中取得了有竞争力的结果。
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关键要点
- 使用内存高效的大型语言模型进行文本精炼可以提高可阅读性。
- 长文本输入的文本生成任务中，控制性是一个重要问题。
- 本文研究了一种用于多文档摘要的通用可控方法。
- 该方法利用大型语言模型提炼文本，训练了可控的内容提取方案。
- 方案采用新颖的覆盖和连贯性直观策略，并通过被动训练的大型语言模型进行奖励。
- 方法在ROUGE指标评估中取得了有竞争力的结果。
- 在人工评估中，该方法在连贯性方面超越了潜在基准。
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