可控多文档摘要：基于大型语言模型奖励的覆盖和连贯直观策略
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。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，而在长文本输入的文本生成任务中，如多文档摘要，控制性是一个需要关注的问题。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。具体来说，我们训练了一个可控的内容提取方案，用于提取需要由大型语言模型提炼的文本。该方案采用了一种新颖的覆盖和连贯性直观策略，并由一个被动训练的大型语言模型适当地奖励。我们的方法在使用...
本文介绍了一种用于多文档摘要的通用方法，利用大型语言模型提炼文本。该方案采用了新颖的策略，并由大型语言模型适当奖励。该方法在 ROUGE 指标评估中表现有竞争力，并在人工评估中胜过潜在的基准。
