論文の概要: Zero-Shot Strategies for Length-Controllable Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00233v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 02:53:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:00.694839
• Title: Zero-Shot Strategies for Length-Controllable Summarization
• Title（参考訳）: 長さ制御可能な要約のためのゼロショット戦略
• Authors: Fabian Retkowski, Alexander Waibel,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特にゼロショット設定において、正確な長さ制御に苦しむ。 本研究では, LLMの長さ制御能力を複数の尺度で評価し, 制御性向上のための実用的手法を提案する。 LLaMA 3 を用いて行った実験では,測定値間の長さの密着性の違いが明らかになり,モデル固有のバイアスが強調された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.15356055672189
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) struggle with precise length control, particularly in zero-shot settings. We conduct a comprehensive study evaluating LLMs' length control capabilities across multiple measures and propose practical methods to improve controllability. Our experiments with LLaMA 3 reveal stark differences in length adherence across measures and highlight inherent biases of the model. To address these challenges, we introduce a set of methods: length approximation, target adjustment, sample filtering, and automated revisions. By combining these methods, we demonstrate substantial improvements in length compliance while maintaining or enhancing summary quality, providing highly effective zero-shot strategies for precise length control without the need for model fine-tuning or architectural changes. With our work, we not only advance our understanding of LLM behavior in controlled text generation but also pave the way for more reliable and adaptable summarization systems in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特にゼロショット設定において、正確な長さ制御に苦しむ。 本研究では, LLMの長さ制御能力を複数の尺度で評価し, 制御性向上のための実用的手法を提案する。 LLaMA 3 を用いて行った実験では,測定値間の長さの密着性の違いが明らかになり,モデル固有のバイアスが強調された。 これらの課題に対処するために,長さ近似,目標調整,サンプルフィルタリング,自動修正など,一連の手法を導入する。 これらの手法を組み合わせることで、モデル微調整やアーキテクチャの変更を必要とせず、精度の高い長さ制御のための高効率なゼロショット戦略を提供しながら、サマリ品質を維持したり向上させたりしながら、長さコンプライアンスの大幅な改善を示す。 我々の研究により、制御されたテキスト生成におけるLCMの振る舞いの理解を深めるだけでなく、現実のアプリケーションにおいてより信頼性が高く適応可能な要約システムを実現する道を開いた。

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