論文の概要: Text Summarization Using Large Language Models: A Comparative Study of
MPT-7b-instruct, Falcon-7b-instruct, and OpenAI Chat-GPT Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10449v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 19:54:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 12:39:09.703119
- Title: Text Summarization Using Large Language Models: A Comparative Study of
MPT-7b-instruct, Falcon-7b-instruct, and OpenAI Chat-GPT Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたテキスト要約:MPT-7b命令、Falcon-7b命令、OpenAI Chat-GPTモデルの比較検討
- Authors: Lochan Basyal and Mihir Sanghvi
- Abstract要約: Leveraging Large Language Models (LLMs) は、要約技術の強化において、顕著な将来性を示している。
本稿では,MPT-7b-instruct,falcon-7b-instruct,OpenAI ChatGPT text-davinci-003 モデルなど,多種多様な LLM を用いたテキスト要約について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text summarization is a critical Natural Language Processing (NLP) task with
applications ranging from information retrieval to content generation.
Leveraging Large Language Models (LLMs) has shown remarkable promise in
enhancing summarization techniques. This paper embarks on an exploration of
text summarization with a diverse set of LLMs, including MPT-7b-instruct,
falcon-7b-instruct, and OpenAI ChatGPT text-davinci-003 models. The experiment
was performed with different hyperparameters and evaluated the generated
summaries using widely accepted metrics such as the Bilingual Evaluation
Understudy (BLEU) Score, Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation
(ROUGE) Score, and Bidirectional Encoder Representations from Transformers
(BERT) Score. According to the experiment, text-davinci-003 outperformed the
others. This investigation involved two distinct datasets: CNN Daily Mail and
XSum. Its primary objective was to provide a comprehensive understanding of the
performance of Large Language Models (LLMs) when applied to different datasets.
The assessment of these models' effectiveness contributes valuable insights to
researchers and practitioners within the NLP domain. This work serves as a
resource for those interested in harnessing the potential of LLMs for text
summarization and lays the foundation for the development of advanced
Generative AI applications aimed at addressing a wide spectrum of business
challenges.
- Abstract（参考訳）: テキスト要約は、情報検索からコンテンツ生成まで幅広いアプリケーションに対して重要な自然言語処理(NLP)タスクである。
Leveraging Large Language Models (LLMs) は、要約技術の強化において、顕著な将来性を示している。
本稿では,mpt-7b-instruct,falcon-7b-instruct,openai chatgpt text-davinci-003 モデルを含む多種多様な llm を用いたテキスト要約の探索を行った。
実験は,異なるハイパーパラメータを用いて実施し,多言語評価アンダースタディ(bleu)スコア,ジェクション評価のためのリコール指向アンダースタディ(rouge)スコア,トランスフォーマー(bert)スコアからの双方向エンコーダ表現など,広く受け入れられた指標を用いて生成要約を評価した。
実験によると、text-davinci-003は他より優れていた。
この調査にはCNN Daily MailとXSumという2つの異なるデータセットが含まれていた。
その主な目的は、異なるデータセットに適用した場合に、LLM(Large Language Models)のパフォーマンスを包括的に理解することであった。
これらのモデルの有効性を評価することは、NLPドメイン内の研究者や実践者に貴重な洞察をもたらす。
この研究は、テキスト要約にllmの可能性を活用したい人のためのリソースとなり、幅広いビジネス課題に対処するための高度な生成aiアプリケーションの開発の基礎を築いている。
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