Think Carefully and Check Again! Meta-Generation Unlocking LLMs for Low-Resource Cross-Lingual Summarization

📄 arXiv: 2410.20021v2 📥 PDF

作者: Zhecheng Li, Yiwei Wang, Bryan Hooi, Yujun Cai, Naifan Cheung, Nanyun Peng, Kai-wei Chang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-26 (更新: 2025-03-25)

💡 一句话要点

提出SITR方法以解决低资源语言的跨语言摘要问题

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

关键词: 跨语言摘要 低资源语言 大型语言模型 零-shot学习 自然语言处理 信息提取

📋 核心要点

  1. 现有方法在低资源语言的跨语言摘要任务中表现不佳，尤其是在数据稀缺的情况下。
  2. 本文提出的SITR方法通过四个步骤优化LLMs在低资源语言上的摘要能力，旨在提升其性能。
  3. 实验结果显示，GPT-3.5和GPT-4在使用SITR方法时，性能显著优于其他基线，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

跨语言摘要（CLS）旨在为源文本生成不同目标语言的摘要。目前，经过指令调优的大型语言模型（LLMs）在各种英语任务中表现出色。然而，对于使用或数据有限的低资源语言，LLMs在CLS任务上的表现仍然不尽如人意。为了解决这一问题，本文通过四步零-shot方法：摘要、改进、翻译和精炼（SITR），全面探索了LLMs在低资源语言跨语言摘要任务中的潜力。实验结果表明，GPT-3.5和GPT-4在使用SITR方法时显著优于其他基线，成功解锁了LLMs在低资源语言跨语言摘要任务中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的具体问题是大型语言模型在低资源语言的跨语言摘要任务中的表现不足，现有方法在数据稀缺情况下难以有效生成摘要。

核心思路：论文提出的SITR方法通过四个步骤（摘要、改进、翻译和精炼）来优化LLMs的摘要能力，旨在通过设计特定的提示来提升模型在低资源语言上的表现。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：1) 摘要生成，2) 结果改进，3) 语言翻译，4) 最终精炼。每个模块通过特定的提示引导LLMs进行任务。

关键创新：最重要的技术创新在于通过四步零-shot方法系统性地提升LLMs在低资源语言上的跨语言摘要能力，这一方法与传统的训练方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的提示策略来引导模型生成更高质量的摘要，并在每个步骤中进行反馈和调整，以确保最终结果的准确性和流畅性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用SITR方法的GPT-3.5和GPT-4在低资源语言的跨语言摘要任务中显著优于其他基线，提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了该方法的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言新闻摘要、跨语言信息检索以及多语言社交媒体内容分析等。通过提升低资源语言的摘要能力，能够更好地服务于全球用户，促进信息的无障碍传播，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual summarization (CLS) aims to generate a summary for the source text in a different target language. Currently, instruction-tuned large language models (LLMs) excel at various English tasks. However, unlike languages such as English, Chinese or Spanish, for those relatively low-resource languages with limited usage or data, recent studies have shown that LLMs' performance on CLS tasks remains unsatisfactory even with few-shot settings. This raises the question: Are LLMs capable of handling cross-lingual summarization tasks for low-resource languages? To resolve this question, we fully explore the potential of large language models on cross-lingual summarization task for low-resource languages through our four-step zero-shot method: Summarization, Improvement, Translation and Refinement (SITR) with correspondingly designed prompts. We test our proposed method with multiple LLMs on two well-known cross-lingual summarization datasets with various low-resource target languages. The results show that: i) GPT-3.5 and GPT-4 significantly and consistently outperform other baselines when using our zero-shot SITR methods. ii) By employing our proposed method, we unlock the potential of LLMs, enabling them to effectively handle cross-lingual summarization tasks for relatively low-resource languages.