論文の概要: Can Large Language Model Summarizers Adapt to Diverse Scientific Communication Goals?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10415v2
- Date: Thu, 27 Jun 2024 04:00:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 19:46:58.581645
- Title: Can Large Language Model Summarizers Adapt to Diverse Scientific Communication Goals?
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル要約器は多様な科学コミュニケーション目標に適応できるか?
- Authors: Marcio Fonseca, Shay B. Cohen,
- Abstract要約: 科学的な要約タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の可制御性について検討する。
MuP レビュー生成タスクでは,非微調整 LLM が人間より優れていることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.814974042343028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we investigate the controllability of large language models (LLMs) on scientific summarization tasks. We identify key stylistic and content coverage factors that characterize different types of summaries such as paper reviews, abstracts, and lay summaries. By controlling stylistic features, we find that non-fine-tuned LLMs outperform humans in the MuP review generation task, both in terms of similarity to reference summaries and human preferences. Also, we show that we can improve the controllability of LLMs with keyword-based classifier-free guidance (CFG) while achieving lexical overlap comparable to strong fine-tuned baselines on arXiv and PubMed. However, our results also indicate that LLMs cannot consistently generate long summaries with more than 8 sentences. Furthermore, these models exhibit limited capacity to produce highly abstractive lay summaries. Although LLMs demonstrate strong generic summarization competency, sophisticated content control without costly fine-tuning remains an open problem for domain-specific applications.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の科学的要約タスクにおける制御可能性について検討する。
論文レビュー,要約,レイ・サマリーなど,異なる種類の要約を特徴付ける重要なスタイリスティック・コンテンツカバレッジ要因を同定する。
構造的特徴を制御することにより,非微調整LDMは,参照要約と人間の嗜好の両方において,MuPレビュー生成タスクにおいて人間よりも優れることがわかった。
また,キーワードベースの分類器フリーガイダンス (CFG) を用いて, arXiv および PubMed 上での強い微調整ベースラインに匹敵する語彙オーバーラップを実現しつつ, LLM の制御性を向上させることができることを示す。
しかし,本研究の結果から,LLMは8文以上の長文の要約を連続的に生成できないことが示唆された。
さらに、これらのモデルは高度に抽象的なレイサマリーを生成する能力に限界がある。
LLMは強力な汎用的な要約能力を示すが、コストのかかる微調整のない高度なコンテンツ制御はドメイン固有のアプリケーションには未解決の問題である。
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