BLESS: Benchmarking Large Language Models on Sentence Simplification

📄 arXiv: 2310.15773v1 📥 PDF

作者: Tannon Kew, Alison Chi, Laura Vásquez-Rodríguez, Sweta Agrawal, Dennis Aumiller, Fernando Alva-Manchego, Matthew Shardlow

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-24

备注: This paper has been accepted to EMNLP 2023 as a main long paper. 9 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出BLESS基准以评估大语言模型在句子简化任务中的表现

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

关键词: 文本简化 大语言模型 性能基准 自动化评估 定性分析

📋 核心要点

  1. 现有的文本简化方法在处理多样化文本时效果有限，尤其是大语言模型在此任务上的应用尚未得到充分评估。
  2. 论文提出BLESS基准，通过对44个大语言模型在文本简化任务上的表现进行系统评估，探索其在不同领域的适用性。
  3. 实验结果显示，最佳的大语言模型在未专门训练的情况下，其表现与现有的文本简化基线相当，且在编辑操作的多样性上有显著提升。

📝 摘要（中文）

我们提出了BLESS，这是一个全面的性能基准，评估最新的最先进的大语言模型（LLMs）在文本简化（TS）任务上的表现。我们考察了44个不同规模、架构、预训练方法和可访问性的模型，在维基百科、新闻和医学等不同领域的三个测试集上进行评估，采用少量示例的设置。我们的分析考虑了一系列自动化指标以及对不同模型执行的常见编辑操作类型的大规模定量研究。此外，我们对部分模型输出进行了手动定性分析，以更好地评估生成简化文本的质量。我们的评估表明，尽管最佳LLMs未经过TS训练，但其表现与最先进的TS基线相当。此外，我们发现某些LLMs在编辑操作的范围和多样性上表现更佳。我们的性能基准将作为未来TS方法和评估指标开发的资源。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在文本简化任务中的表现评估问题。现有方法缺乏对不同模型在该任务上能力的系统性比较，尤其是在多样化文本领域的应用。

核心思路：我们通过建立BLESS基准，系统评估44个大语言模型在文本简化任务上的表现，分析其在不同领域（如维基百科、新闻和医学）中的适用性。

技术框架：整体架构包括数据集准备、模型选择、性能评估和结果分析四个主要模块。我们使用了少量示例的设置进行测试，并结合自动化指标和定性分析。

关键创新：最重要的创新在于建立了一个全面的基准，涵盖了多种模型和领域，提供了对大语言模型在文本简化任务上表现的深入理解。与现有方法相比，BLESS基准提供了更为系统和全面的评估框架。

关键设计：在实验中，我们设置了多种评估指标，包括自动化评分和手动评估，确保对模型输出的全面分析。模型的选择涵盖了不同的规模和架构，以便于比较其在文本简化任务中的表现差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，最佳的大语言模型在文本简化任务上的表现与最先进的基线相当，尽管未经过专门训练。此外，某些模型在编辑操作的多样性上表现出显著优势，为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、内容创作和信息获取等。通过提高文本简化的质量，BLESS基准可以帮助开发更有效的工具，使复杂文本更易于理解，从而提高用户的阅读体验和信息获取效率。未来，BLESS基准还可能推动文本简化领域的进一步研究和技术进步。

📄 摘要（原文）

We present BLESS, a comprehensive performance benchmark of the most recent state-of-the-art large language models (LLMs) on the task of text simplification (TS). We examine how well off-the-shelf LLMs can solve this challenging task, assessing a total of 44 models, differing in size, architecture, pre-training methods, and accessibility, on three test sets from different domains (Wikipedia, news, and medical) under a few-shot setting. Our analysis considers a suite of automatic metrics as well as a large-scale quantitative investigation into the types of common edit operations performed by the different models. Furthermore, we perform a manual qualitative analysis on a subset of model outputs to better gauge the quality of the generated simplifications. Our evaluation indicates that the best LLMs, despite not being trained on TS, perform comparably with state-of-the-art TS baselines. Additionally, we find that certain LLMs demonstrate a greater range and diversity of edit operations. Our performance benchmark will be available as a resource for the development of future TS methods and evaluation metrics.