Building Real-World Meeting Summarization Systems using Large Language Models: A Practical Perspective

📄 arXiv: 2310.19233v3 📥 PDF

作者: Md Tahmid Rahman Laskar, Xue-Yong Fu, Cheng Chen, Shashi Bhushan TN

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-30 (更新: 2023-11-08)

备注: EMNLP 2023 Industry Track

💡 一句话要点

利用大语言模型构建真实场景会议摘要系统

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

关键词: 会议摘要 大语言模型 开源模型 性能评估 工业应用

📋 核心要点

  1. 现有的会议摘要系统在真实场景中面临性能不足和隐私问题的挑战，尤其是闭源模型的高成本和访问限制。
  2. 本文提出通过评估多种大语言模型，尤其是开源模型，来寻找适合工业应用的会议摘要解决方案。
  3. 实验结果表明，LLaMA-2模型在零样本场景下的性能与大型闭源模型相当，且在成本和隐私方面具有明显优势。

📝 摘要（中文）

本文研究如何有效构建用于真实场景的会议摘要系统，采用大语言模型（LLMs）。我们对多种闭源和开源LLMs进行了广泛的评估与比较，包括GPT-4、GPT-3.5、PaLM-2和LLaMA-2。研究发现，大多数闭源LLMs在性能上表现更佳，但较小的开源模型如LLaMA-2（7B和13B）在零样本场景下也能达到与大型闭源模型相当的性能。考虑到闭源模型的隐私问题及其高昂的使用成本，能够实现竞争性性能的开源模型在工业应用中更具优势。综合性能、成本和隐私问题，LLaMA-2-7B模型在工业应用中显得更具前景。总之，本文为使用LLMs进行真实商业会议摘要提供了实用见解，阐明了性能与成本之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有会议摘要系统在真实应用中的性能不足及隐私问题，尤其是闭源模型的高成本和访问限制。

核心思路：通过对多种闭源和开源大语言模型的评估与比较，寻找在性能、成本和隐私之间的最佳平衡，特别关注开源模型的应用潜力。

技术框架：研究首先对不同模型进行基准测试，评估其在会议摘要任务中的表现，然后分析模型在零样本场景下的适用性，最后提出LLaMA-2-7B作为工业应用的推荐模型。

关键创新：本文的创新在于对开源模型LLaMA-2的深入评估，证明其在性能上可以与大型闭源模型竞争，且在成本和隐私方面更具优势。

关键设计：在实验中，采用了多种评估指标来比较模型性能，特别关注模型在零样本任务中的表现，确保所选模型在实际应用中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLaMA-2（7B和13B）在零样本场景下的性能与GPT-4等大型闭源模型相当，且在成本上具有显著优势。具体而言，LLaMA-2-7B模型在多个评估指标上表现出色，成为工业应用的优选方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业会议记录、在线教育、客户服务等场景，能够帮助用户快速获取会议要点，提高工作效率。随着大语言模型技术的不断发展，未来可能会在更多行业中得到广泛应用，推动智能办公和自动化的进步。

📄 摘要（原文）

This paper studies how to effectively build meeting summarization systems for real-world usage using large language models (LLMs). For this purpose, we conduct an extensive evaluation and comparison of various closed-source and open-source LLMs, namely, GPT-4, GPT- 3.5, PaLM-2, and LLaMA-2. Our findings reveal that most closed-source LLMs are generally better in terms of performance. However, much smaller open-source models like LLaMA- 2 (7B and 13B) could still achieve performance comparable to the large closed-source models even in zero-shot scenarios. Considering the privacy concerns of closed-source models for only being accessible via API, alongside the high cost associated with using fine-tuned versions of the closed-source models, the opensource models that can achieve competitive performance are more advantageous for industrial use. Balancing performance with associated costs and privacy concerns, the LLaMA-2-7B model looks more promising for industrial usage. In sum, this paper offers practical insights on using LLMs for real-world business meeting summarization, shedding light on the trade-offs between performance and cost.