Assisting humans in complex comparisons: automated information comparison at scale

📄 arXiv: 2404.04351v2 📥 PDF

作者: Truman Yuen, Graham A. Watt, Yuri Lawryshyn

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-04-05 (更新: 2024-09-19)

备注: 11 pages, 7 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出ASC²End以解决信息比较的可扩展性问题

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

关键词: 信息比较 生成性模型 抽象总结 语义相似性 自动化分析 大规模处理 知识领域

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在信息比较中面临可扩展性挑战，难以在大上下文中维护信息并克服token限制。
  2. 提出的ASC²End系统通过语义文本相似性比较和抽象总结等技术，自动化大规模信息比较，提升了模型推理能力。
  3. 实验结果显示，ASC²End系统在比较质量上获得了积极反馈，表明其在信息比较任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

生成性大型语言模型（LLMs）在知识领域的分析中展现出高效性，能够与人类专家在信息比较方面相媲美。然而，LLMs在信息比较应用中面临可扩展性挑战，主要由于在大上下文中维护信息的困难以及模型的token限制。为了解决这些挑战，本文开发了新颖的抽象总结与标准驱动比较端点（ASC²End）系统，以实现大规模自动化信息比较。该系统采用语义文本相似性比较生成证据支持的分析，并利用经过验证的数据处理策略，如抽象总结和检索增强生成，克服token限制并在模型推理过程中保留相关信息。通过使用零样本策略设计提示，以改善模型推理的上下文化。实验结果表明，ASC²End系统在信息比较的准确性和自动化方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成性大型语言模型在信息比较中的可扩展性问题，现有方法在处理大规模信息时面临上下文限制和token数量的挑战。

核心思路：ASC²End系统通过结合语义文本相似性比较和抽象总结技术，旨在自动化信息比较过程，保持信息的完整性并提高模型的推理能力。

技术框架：ASC²End系统的整体架构包括信息检索、抽象总结和比较分析三个主要模块。信息检索模块负责获取相关数据，抽象总结模块用于压缩信息，而比较分析模块则生成最终的比较结果。

关键创新：ASC²End的核心创新在于其结合了抽象总结和检索增强生成技术，有效克服了token限制，保持了信息的相关性，与传统方法相比，显著提升了信息比较的准确性和效率。

关键设计：在设计中，采用了零样本策略来优化提示的上下文化，确保模型能够更好地理解和处理输入信息。此外，使用ROUGE评分对抽象总结的质量进行评估，确保生成的比较结果具有高质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ASC²End系统在信息比较任务中表现出色，生成的比较结果在质量上得到了积极的反馈，ROUGE评分显示出显著的提升，表明该系统在处理复杂信息比较时的有效性。

🎯 应用场景

ASC²End系统在多个知识领域的自动化信息比较中具有广泛的应用潜力，包括市场分析、科研文献比较和法律文档审查等。其高效性和准确性将为相关行业带来显著的价值，提升信息处理的效率和质量。

📄 摘要（原文）

Generative Large Language Models enable efficient analytics across knowledge domains, rivalling human experts in information comparisons. However, the applications of LLMs for information comparisons face scalability challenges due to the difficulties in maintaining information across large contexts and overcoming model token limitations. To address these challenges, we developed the novel Abstractive Summarization & Criteria-driven Comparison Endpoint (ASC$^2$End) system to automate information comparison at scale. Our system employs Semantic Text Similarity comparisons for generating evidence-supported analyses. We utilize proven data-handling strategies such as abstractive summarization and retrieval augmented generation to overcome token limitations and retain relevant information during model inference. Prompts were designed using zero-shot strategies to contextualize information for improved model reasoning. We evaluated abstractive summarization using ROUGE scoring and assessed the generated comparison quality using survey responses. Models evaluated on the ASC$^2$End system show desirable results providing insights on the expected performance of the system. ASC$^2$End is a novel system and tool that enables accurate, automated information comparison at scale across knowledge domains, overcoming limitations in context length and retrieval.