Reexamining zero-shot summarization: Empirical investigation of trustworthiness of LLM-summarizers
作者: Vasudha Bhatnagar, Purnima Bindal, Vikas Kumar, Raj Kumari Bahl
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-23
备注: 28 pages, Under review in a journal
💡 一句话要点
提出双层诊断协议以解决LLM摘要生成的信任性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 零-shot摘要 大型语言模型 摘要生成 稳定性分析 可信度评估 教育应用 实证研究
📋 核心要点
- 现有的LLM摘要生成方法存在生成摘要的稳定性和可信度不足的问题，尤其在教育领域的应用中显得尤为重要。
- 本文提出了一种双层诊断协议，通过对生成摘要的稳定性进行分析，评估LLM摘要生成器的可信度。
- 实证研究表明，不同LLM在摘要生成的变异性上存在显著差异，为后续研究提供了重要依据。
📝 摘要（中文）
使用大型语言模型（LLMs）的零-shot摘要生成在抽象摘要任务中取得了显著进展，能够生成连贯流畅的摘要。然而，LLM的随机性引发了对生成摘要稳定性和可信度的担忧。鉴于LLM生成摘要在教育环境中的广泛应用，这一问题变得尤为重要。本文提出了一种新颖的双层诊断协议，通过对生成摘要的稳定性进行基准测试，评估LLM摘要生成器的可信度。我们对三种LLM摘要生成器在三类文档上的实证研究显示，生成摘要的变异性在不同LLM之间存在显著差异，推动了对LLM摘要生成研究的深入探索。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决LLM生成摘要的稳定性和可信度问题。现有方法在不同环境下生成的摘要可能存在较大变异，影响其在教育等领域的应用效果。
核心思路：提出双层诊断协议，首先在文档级别分析生成摘要的稳定性，然后通过样本整合评估摘要生成器的可信度。这样的设计旨在从多个维度评估摘要的质量。
技术框架：整体框架包括两个主要阶段：第一阶段在受控环境下生成多个摘要并计算稳定性系数；第二阶段从文档库中抽取分层样本，整合观察结果以估算稳定性指数。
关键创新：最重要的创新在于提出了稳定性系数和稳定性指数的概念，提供了一种新的评估LLM摘要生成器的方法，与传统的单一评估指标相比，能够更全面地反映生成摘要的质量。
关键设计：在稳定性分析中，采用了语义和事实一致性评分，确保生成摘要与原文档在多个维度上的对齐，此外，设计了相应的损失函数以优化生成过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，三种LLM摘要生成器在生成摘要的变异性上存在显著差异，具体表现为在多个摘要评估指标上有统计学意义的不同。这一发现为后续研究提供了重要的实证基础，推动了对LLM摘要生成的深入理解。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、科研和信息检索等，能够为学生和研究人员提供更可靠的摘要工具，提升信息获取的效率和准确性。未来，随着LLM技术的不断发展，本文的方法有望在更广泛的领域中得到应用，推动智能摘要生成技术的进步。
📄 摘要（原文）
Zero-shot summarization using Large Language Models (LLMs) has significantly advanced the abstractive summarization task by producing coherent and fluent summaries. However, underlying stochasticity of the large language models raises concerns about the stability and trustworthiness of the LLM-generated summaries. This issue has become increasingly important due to proliferation of LLM-generated summaries in educational settings, where students and researchers summarize complex academic materials in zero-shot manner. We propose a novel two-level diagnostic protocol for benchmarking LLM-summarizers based on the stability of the generated summaries. At the lower level, document-level stability analysis is performed over multiple LLM-summaries generated under controlled environment, and the stability coefficient is computed. Each generated summary is scored for semantic and factual alignment with the original document, enabling estimation of stability along more than one dimensions. At the next level, observations from a stratified sample of documents drawn from the corpus are consolidated to estimate the stability index of the LLM-summarizer, which is the proxy for its trustworthiness. Our empirical investigation of three LLM-summarizers across three genres of documents reveals statistically significant differences in the generation-level variability among LLMs across summary evaluation metrics. This study advances the LLM-summarization research by evidential recognition of the stability problem in LLM-summaries and motivates further research towards development of robust, reliable and trustworthy LLM-summarizers.