論文の概要: Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14207v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 01:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:55:33.055381
• Title: Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるwikipediaライクな記事のスクラッチ作成支援
• Authors: Yijia Shao, Yucheng Jiang, Theodore A. Kanell, Peter Xu, Omar Khattab, Monica S. Lam
• Abstract要約: 我々は、大きな言語モデルを用いて、ウィキペディアのページに匹敵する幅と深さの長い記事をスクラッチから書く方法を研究した。 本稿では,検索と複数パースペクティブ質問応答によるトピックアウトライン生成のための記述システムSTORMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.288698171105427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study how to apply large language models to write grounded and organized long-form articles from scratch, with comparable breadth and depth to Wikipedia pages. This underexplored problem poses new challenges at the pre-writing stage, including how to research the topic and prepare an outline prior to writing. We propose STORM, a writing system for the Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking. STORM models the pre-writing stage by (1) discovering diverse perspectives in researching the given topic, (2) simulating conversations where writers carrying different perspectives pose questions to a topic expert grounded on trusted Internet sources, (3) curating the collected information to create an outline. For evaluation, we curate FreshWiki, a dataset of recent high-quality Wikipedia articles, and formulate outline assessments to evaluate the pre-writing stage. We further gather feedback from experienced Wikipedia editors. Compared to articles generated by an outline-driven retrieval-augmented baseline, more of STORM's articles are deemed to be organized (by a 25% absolute increase) and broad in coverage (by 10%). The expert feedback also helps identify new challenges for generating grounded long articles, such as source bias transfer and over-association of unrelated facts.
• Abstract（参考訳）: 我々は、大きな言語モデルを用いて、ウィキペディアページに匹敵する幅と深さの長い記事をスクラッチから書く方法を研究する。 この未熟な問題は、記事を書く前にトピックを調査し、アウトラインを作成する方法を含む、事前執筆段階で新たな課題を提起する。 本稿では,検索と複数パースペクティブ質問応答によるトピックアウトライン生成のための記述システムSTORMを提案する。 STORM は,(1) 対象トピックの研究における多様な視点の発見,(2) 信頼されたインターネットソースを基盤としたトピックエキスパートに異なる視点の著者が質問を行う会話のシミュレート,(3) 収集した情報をキュレートしてアウトラインを作成する。 評価のために、最近の高品質ウィキペディア記事のデータセットであるFreshWikiをキュレートし、事前作成段階を評価するためのアウトラインアセスメントを定式化する。 経験豊富なウィキペディア編集者からのフィードバックも集める。 アウトライン駆動の検索強化ベースラインで生成された記事と比較すると、STORMの記事は(25%の絶対的な増加によって)組織化され、カバー範囲が広く(10%の増収)。 専門家のフィードバックは、ソースバイアス転送や非関連事実の過剰関連など、根拠のない長い記事を生成するための新しい課題の特定にも役立ちます。

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