利用 GPT 增强文本摘要:最小化幻觉的策略
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用 DistilBERT 模型生成抽取式摘要,使用 T5 模型生成抽象式摘要,通过结合 DistilBERT 和 T5 模型生成混合摘要。我们的研究的核心是实施基于 GPT 的精炼过程,以最小化人工智能生成的摘要中常见的错觉问题。通过评估未精炼的摘要和精炼后的摘要,使用一系列传统和新颖的度量方法,我们展示出了摘要准确性和可靠性的显著改进。结果突出了减少错觉内容,提高摘要的事实完整性的重要改进。
使用DistilBERT和T5模型生成混合摘要,通过GPT的精炼过程改进了摘要准确性和可靠性,提高了事实完整性。