論文の概要: Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models from the Perspective of Position Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01989v3
• Date: Mon, 18 Mar 2024 20:09:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:41:33.451235
• Title: Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models from the Perspective of Position Bias
• Title（参考訳）: 大言語モデルにおけるゼロショット抽象要約の再検討 : 位置バイアスの観点から
• Authors: Anshuman Chhabra, Hadi Askari, Prasant Mohapatra,
• Abstract要約: 位置バイアスを測定することにより,Large Language Models (LLMs) におけるゼロショット抽象要約を特徴付ける。 位置バイアスは入力テキストの特定の部分からの情報を不当に優先するモデルの傾向を捉え、望ましくない振る舞いをもたらす。 その結果,ゼロショット要約タスクにおけるモデルの性能と位置バイアスに関する新たな洞察と議論につながった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.828653029379257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We characterize and study zero-shot abstractive summarization in Large Language Models (LLMs) by measuring position bias, which we propose as a general formulation of the more restrictive lead bias phenomenon studied previously in the literature. Position bias captures the tendency of a model unfairly prioritizing information from certain parts of the input text over others, leading to undesirable behavior. Through numerous experiments on four diverse real-world datasets, we study position bias in multiple LLM models such as GPT 3.5-Turbo, Llama-2, and Dolly-v2, as well as state-of-the-art pretrained encoder-decoder abstractive summarization models such as Pegasus and BART. Our findings lead to novel insights and discussion on performance and position bias of models for zero-shot summarization tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 位置バイアスを測定することで, 大規模言語モデル(LLM)におけるゼロショット抽象的要約を特徴づけ, 研究し, 従来研究されていたより制限的な鉛バイアス現象の一般的な定式化として提案する。 位置バイアスは入力テキストの特定の部分からの情報を不当に優先するモデルの傾向を捉え、望ましくない振る舞いをもたらす。 GPT 3.5-Turbo, Llama-2, Dolly-v2 などの複数の LLM モデルにおける位置バイアスと,Pegasus や BART などの最先端のエンコーダデコーダ・デコーダ抽象要約モデルについて検討した。 その結果,ゼロショット要約タスクにおけるモデルの性能と位置バイアスに関する新たな洞察と議論につながった。

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