AdaptEval: Evaluating Large Language Models on Domain Adaptation for Text Summarization

📄 arXiv: 2407.11591v3 📥 PDF

作者: Anum Afzal, Ribin Chalumattu, Florian Matthes, Laura Mascarell

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-16 (更新: 2024-10-11)

💡 一句话要点

提出AdaptEval评估套件，用于评估大型语言模型在文本摘要领域迁移能力

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

关键词: 领域适应 文本摘要 大型语言模型 评估基准 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对大型语言模型在文本摘要任务中领域适应能力的系统评估。
  2. 论文提出AdaptEval评估套件，包含领域基准和评估指标，用于分析LLM的领域适应能力。
  3. 实验结果表明，在上下文学习设置下，LLM的性能与参数规模关系不大。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLM）在抽象文本摘要任务中取得了进展，但缺乏评估其轻松适应不同领域能力的研究。我们评估了各种LLM在微调和上下文学习设置下，跨多个领域的摘要任务的领域适应能力。我们还提出了AdaptEval，这是第一个领域适应评估套件。AdaptEval包括一个领域基准和一个指标集，以促进领域适应的分析。我们的结果表明，无论参数规模如何，LLM在上下文学习设置中表现出相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在文本摘要任务中，如何有效评估其领域适应能力的问题。现有的评估方法缺乏针对领域适应的专门设计，无法全面衡量LLM在不同领域间的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估领域适应能力的基准测试套件AdaptEval。该套件包含多个领域的文本摘要数据集，以及一套用于衡量模型在不同领域间迁移性能的评估指标。通过在AdaptEval上评估LLM，可以更准确地了解其领域适应能力。

技术框架：AdaptEval评估套件主要包含两个部分：领域基准和评估指标。领域基准包括多个不同领域的文本摘要数据集，涵盖新闻、科技、金融等多个领域。评估指标用于衡量模型在不同领域间的迁移性能，包括准确率、召回率、F1值等。研究人员可以使用AdaptEval来评估LLM在微调和上下文学习等不同设置下的领域适应能力。

关键创新：AdaptEval是第一个专门针对文本摘要任务的领域适应评估套件。它提供了一个统一的平台，用于评估LLM在不同领域间的泛化能力。与现有的评估方法相比，AdaptEval更关注模型在领域间的迁移性能，能够更全面地衡量LLM的领域适应能力。

关键设计：AdaptEval的领域基准包含了多个不同领域的文本摘要数据集，每个数据集都经过精心挑选和预处理，以确保其质量和代表性。评估指标的设计考虑了领域间的差异，采用了一系列常用的文本摘要评估指标，并针对领域适应进行了调整。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的LLM和训练方法，论文中没有明确给出。

📊 实验亮点

实验结果表明，在上下文学习设置下，大型语言模型的性能与参数规模关系不大，这表明上下文学习可能是一种更有效的领域适应方法。AdaptEval提供了一个标准化的评估平台，可以促进领域适应方面的研究进展，并帮助开发更具鲁棒性和泛化能力的文本摘要模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型在文本摘要任务中的领域适应能力。通过使用AdaptEval，研究人员可以更好地了解LLM在不同领域间的泛化性能，并针对性地进行优化。这有助于提高LLM在实际应用中的可靠性和有效性，例如在跨领域的新闻摘要、科技文档总结等场景中。

📄 摘要（原文）

Despite the advances in the abstractive summarization task using Large Language Models (LLM), there is a lack of research that asses their abilities to easily adapt to different domains. We evaluate the domain adaptation abilities of a wide range of LLMs on the summarization task across various domains in both fine-tuning and in-context learning settings. We also present AdaptEval, the first domain adaptation evaluation suite. AdaptEval includes a domain benchmark and a set of metrics to facilitate the analysis of domain adaptation. Our results demonstrate that LLMs exhibit comparable performance in the in-context learning setting, regardless of their parameter scale.