QUILL: Quotation Generation Enhancement of Large Language Models

📄 arXiv: 2411.03675v2 📥 PDF

作者: Jin Xiao, Bowei Zhang, Qianyu He, Jiaqing Liang, Feng Wei, Jinglei Chen, Zujie Liang, Deqing Yang, Yanghua Xiao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-06 (更新: 2025-02-20)

备注: 17 pages, 6 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

QUILL：通过引言生成增强大型语言模型的能力

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

关键词: 大型语言模型 引言生成 知识库 重排序 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在引言生成方面存在幻觉和质量不高等问题，难以满足用户需求。
  2. 构建双语引言知识库，并设计引言专用重排序指标，提升模型生成引言的准确性和相关性。
  3. 实验表明，该方法能有效提升大型语言模型生成引言的质量，且评估指标与人类偏好高度相关。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为优秀的写作助手，但它们在引言生成方面仍然存在困难。它们要么在提供事实引言时产生幻觉，要么无法提供超出人类期望的引言。为了弥合这一差距，我们系统地研究了如何评估和提高LLMs在引言生成任务中的性能。我们首先为引言生成任务建立了一个整体和自动的评估系统，该系统包含五个标准，每个标准都有相应的自动指标。为了提高LLMs的引言生成能力，我们构建了一个范围广泛、维度丰富的双语知识库，包含多达32,022条引言。此外，在我们的标准指导下，我们进一步设计了一个引言特定的指标来重新排序从知识库中检索到的引言。大量的实验表明，我们的指标与人类的偏好密切相关。现有的LLMs难以生成所需的引言，但我们的引言知识库和重新排序指标有助于缩小这一差距。我们的数据集和代码可在https://github.com/GraceXiaoo/QUILL公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在引言生成任务中表现不佳的问题。现有方法要么生成不真实的引言（幻觉），要么生成的引言质量平平，无法达到甚至超过人类的期望。因此，需要一种方法来提高LLM生成引言的准确性和质量。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的引言知识库，并设计一个引言特定的重排序指标。通过知识库提供丰富的引言素材，并通过重排序指标筛选出最符合用户需求的引言，从而提升LLM的引言生成能力。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 构建双语引言知识库：收集并整理大量的引言数据，构建一个包含32,022条引言的双语知识库。2) 设计引言专用重排序指标：根据引言生成的五个评估标准（准确性、相关性、流畅性、信息量和多样性）设计重排序指标。3) 利用知识库和重排序指标增强LLM的引言生成能力：从知识库中检索相关引言，并使用重排序指标对检索结果进行排序，选择最佳引言提供给LLM。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了一个大规模、高质量的双语引言知识库，为LLM提供了丰富的引言素材。2) 设计了一个引言专用的重排序指标，能够有效评估和筛选引言的质量。3) 提出了一个整体和自动的引言生成评估系统，包含五个标准和相应的自动指标。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 知识库的构建：采用多种数据来源和清洗方法，确保知识库的质量和覆盖范围。2) 重排序指标的设计：综合考虑引言的准确性、相关性、流畅性、信息量和多样性，设计一个能够有效评估引言质量的指标。3) 评估系统的设计：设计五个评估标准，并为每个标准选择合适的自动评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，论文提出的评估指标与人类偏好高度相关，验证了评估系统的有效性。同时，通过引入引言知识库和重排序指标，LLM生成引言的质量得到了显著提升，缩小了与人类期望的差距。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要引言生成的场景，例如写作辅助、内容创作、教育等。通过提升LLM生成引言的质量，可以帮助用户更高效地完成写作任务，并提高内容创作的质量和效率。未来，该技术还可以应用于智能客服、对话系统等领域，提供更自然、更具吸引力的对话体验。

📄 摘要（原文）

While Large language models (LLMs) have become excellent writing assistants, they still struggle with quotation generation. This is because they either hallucinate when providing factual quotations or fail to provide quotes that exceed human expectations. To bridge the gap, we systematically study how to evaluate and improve LLMs' performance in quotation generation tasks. We first establish a holistic and automatic evaluation system for quotation generation task, which consists of five criteria each with corresponding automatic metric. To improve the LLMs' quotation generation abilities, we construct a bilingual knowledge base that is broad in scope and rich in dimensions, containing up to 32,022 quotes. Moreover, guided by our critiria, we further design a quotation-specific metric to rerank the retrieved quotations from the knowledge base. Extensive experiments show that our metrics strongly correlate with human preferences. Existing LLMs struggle to generate desired quotes, but our quotation knowledge base and reranking metric help narrow this gap. Our dataset and code are publicly available at https://github.com/GraceXiaoo/QUILL.