Get the gist? Using large language models for few-shot decontextualization
作者: Benjamin Kane, Lenhart Schubert
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-10-10
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的少量样本去上下文化方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 去上下文化 大语言模型 少量样本学习 自然语言处理 信息检索 对话系统
📋 核心要点
- 现有的去上下文化方法依赖于昂贵的人类标注，且在不同领域的迁移能力有限。
- 本文提出了一种基于大语言模型的少量样本去上下文化方法，旨在降低对标注数据的依赖。
- 初步实验结果表明，该方法在多个领域中表现出良好的性能，且只需少量示例即可实现。
- method_zh
📝 摘要（中文）
在许多自然语言处理应用中，理解句子时需要保留其在无上下文下的可理解形式，这一过程称为“去上下文化”。以往的研究表明，生成式Seq2Seq模型在特定数据集上经过微调后能有效执行去上下文化，但这种方法需要昂贵的人类标注，且可能无法迁移到其他领域。本文提出了一种基于大语言模型的少量样本去上下文化方法，并展示了该方法在多个领域中仅使用少量示例就能实现可行的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在多个领域中达到了与现有技术相当的性能，且在使用样本数量上显著降低，展示了良好的迁移能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息检索系统和对话系统等，能够提高系统在无上下文情况下的句子理解能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
In many NLP applications that involve interpreting sentences within a rich context -- for instance, information retrieval systems or dialogue systems -- it is desirable to be able to preserve the sentence in a form that can be readily understood without context, for later reuse -- a process known as ``decontextualization''. While previous work demonstrated that generative Seq2Seq models could effectively perform decontextualization after being fine-tuned on a specific dataset, this approach requires expensive human annotations and may not transfer to other domains. We propose a few-shot method of decontextualization using a large language model, and present preliminary results showing that this method achieves viable performance on multiple domains using only a small set of examples.