論文の概要: OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09751v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 18:58:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:37.744146
• Title: OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking
• Title（参考訳）: OmniThink: 思考による機械記述における知識境界の拡張
• Authors: Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Ningyu Zhang, Jiang Yong, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen,
• Abstract要約: 我々は,人間のような反復的展開と反射の過程をエミュレートする機械記述フレームワークであるOmniThinkを提案する。 実験結果から,OmniThinkはコヒーレンスや深度といった指標を伴わずに,生成した記事の知識密度を向上することが示された。 人間の評価と専門家のフィードバックは、OmniThinkが長文記事の生成における現実的な課題に対処する可能性をさらに強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.06347681695629
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• Abstract: Machine writing with large language models often relies on retrieval-augmented generation. However, these approaches remain confined within the boundaries of the model's predefined scope, limiting the generation of content with rich information. Specifically, vanilla-retrieved information tends to lack depth, utility, and suffers from redundancy, which negatively impacts the quality of generated articles, leading to shallow, repetitive, and unoriginal outputs. To address these issues, we propose OmniThink, a machine writing framework that emulates the human-like process of iterative expansion and reflection. The core idea behind OmniThink is to simulate the cognitive behavior of learners as they progressively deepen their knowledge of the topics. Experimental results demonstrate that OmniThink improves the knowledge density of generated articles without compromising metrics such as coherence and depth. Human evaluations and expert feedback further highlight the potential of OmniThink to address real-world challenges in the generation of long-form articles.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルによる機械記述は、しばしば検索強化世代に依存している。 しかしながら、これらのアプローチはモデルが定義した範囲の境界内に留まり、リッチな情報によるコンテンツの生成を制限する。 特に、バニラが取得した情報は、深さ、実用性、冗長性に欠ける傾向があり、生成した記事の品質に悪影響を及ぼし、浅い、反復的、未生成のアウトプットをもたらす。 これらの問題に対処するために,人間のような反復的展開とリフレクションのプロセスをエミュレートする機械記述フレームワークであるOmniThinkを提案する。 OmniThinkの背景にある基本的な考え方は、学習者の認知行動をシミュレートし、トピックに関する知識を徐々に深めていくことである。 実験結果から,OmniThinkはコヒーレンスや深度といった指標を伴わずに,生成した記事の知識密度を向上することが示された。 人間の評価と専門家のフィードバックは、OmniThinkが長文記事の生成における現実的な課題に対処する可能性をさらに強調している。

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