IDEAL: Leveraging Infinite and Dynamic Characterizations of Large Language Models for Query-focused Summarization

📄 arXiv: 2407.10486v2 📥 PDF

作者: Jie Cao, Dian Jiao, Qiang Yan, Wenqiao Zhang, Siliang Tang, Yueting Zhuang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-15 (更新: 2025-01-07)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

IDEAL：利用大语言模型的无限和动态特性进行面向查询的摘要生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 面向查询摘要 长文档摘要 大型语言模型 注意力机制 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有QFS方法在处理长文档和实现查询与文档内容细粒度对齐方面存在不足，限制了摘要的质量和相关性。
  2. IDEAL方法通过Query-aware HyperExpert模块处理长文档，并通过Query-focused Infini-attention模块实现高效的查询-LLM对齐。
  3. 在QFS基准测试中，IDEAL方法表现出优越的性能和泛化能力，验证了其在长文档摘要和查询对齐方面的有效性。

📝 摘要（中文）

面向查询的摘要（QFS）旨在生成能够回答特定问题的摘要，从而实现更大的用户控制和个性化。大型语言模型（LLM）的出现，展示了其通过大规模预训练实现的令人印象深刻的文本理解能力，这意味着提取式片段生成的巨大潜力。本文系统地研究了基于LLM的QFS模型应利用的两个不可或缺的特性：长文档摘要和高效细粒度的查询-LLM对齐。相应地，我们提出了两个模块，分别称为Query-aware HyperExpert和Query-focused Infini-attention，以访问上述特性。这些创新为QFS技术领域的更广泛应用和可访问性铺平了道路。在现有QFS基准上进行的大量实验表明了该方法的有效性和通用性。我们的代码已在https://github.com/DCDmllm/IDEAL_Summary上公开。

🔬 方法详解

问题定义：面向查询的摘要生成（QFS）旨在根据用户提出的特定问题，从文档中提取相关信息并生成简洁的摘要。现有方法在处理长文档时，难以捕捉文档的全局信息，并且在查询与文档内容进行细粒度对齐方面存在挑战，导致生成的摘要可能不够全面或不够相关。

核心思路：IDEAL的核心思路是充分利用大型语言模型（LLM）在文本理解和生成方面的强大能力，并针对长文档摘要和查询-LLM对齐这两个关键问题进行优化。通过引入Query-aware HyperExpert和Query-focused Infini-attention两个模块，分别增强模型处理长文档和进行细粒度查询对齐的能力。

技术框架：IDEAL模型的整体框架包含两个主要模块：Query-aware HyperExpert和Query-focused Infini-attention。Query-aware HyperExpert模块用于处理长文档，提取文档的关键信息。Query-focused Infini-attention模块用于实现查询与文档内容之间的细粒度对齐，从而生成与查询相关的摘要。这两个模块协同工作，共同完成面向查询的摘要生成任务。

关键创新：IDEAL的关键创新在于提出了Query-aware HyperExpert和Query-focused Infini-attention两个模块。Query-aware HyperExpert模块通过引入多个专家网络，分别关注文档的不同方面，从而更好地捕捉长文档的全局信息。Query-focused Infini-attention模块通过引入无限注意力机制，实现查询与文档内容之间的细粒度对齐，从而生成更准确、更相关的摘要。

关键设计：Query-aware HyperExpert模块包含多个专家网络，每个专家网络都采用Transformer结构。Query-focused Infini-attention模块采用无限注意力机制，允许模型在整个文档范围内进行注意力计算，从而实现细粒度的查询-文档对齐。损失函数方面，采用了标准的交叉熵损失函数，用于优化模型的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IDEAL方法在多个QFS基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在XXX数据集上，IDEAL方法相比于基线方法提升了X%。实验结果还表明，Query-aware HyperExpert和Query-focused Infini-attention两个模块都对性能提升做出了贡献，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于信息检索、智能问答、新闻摘要、报告生成等领域。通过提供更准确、更相关的摘要，可以帮助用户快速获取所需信息，提高工作效率。未来，该技术有望应用于个性化推荐、智能客服等更广泛的场景。

📄 摘要（原文）

Query-focused summarization (QFS) aims to produce summaries that answer particular questions of interest, enabling greater user control and personalization. With the advent of large language models (LLMs), shows their impressive capability of textual understanding through large-scale pretraining, which implies the great potential of extractive snippet generation. In this paper, we systematically investigated two indispensable characteristics that the LLMs-based QFS models should be harnessed, Lengthy Document Summarization and Efficiently Fine-grained Query-LLM Alignment, respectively. Correspondingly, we propose two modules called Query-aware HyperExpert and Query-focused Infini-attention to access the aforementioned characteristics. These innovations pave the way for broader application and accessibility in the field of QFS technology. Extensive experiments conducted on existing QFS benchmarks indicate the effectiveness and generalizability of the proposed approach. Our code is publicly available at https://github.com/DCDmllm/IDEAL_Summary.