Is This Collection Worth My LLM's Time? Automatically Measuring Information Potential in Text Corpora
作者: Tristan Karch, Luca Engel, Philippe Schwaller, Frédéric Kaplan
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2026-01-08)
💡 一句话要点
提出一种无需训练的文本信息价值评估方法，助力大语言模型高效数据集成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 信息价值评估 大型语言模型 多项选择题 文本语料库 数据集成
📋 核心要点
- 现有方法难以评估文本集合对LLM的潜在信息增益，阻碍了高效的数据集成。
- 该方法通过生成多项选择题并评估LLM在有无源材料下的表现，量化信息潜力。
- 实验表明，该方法能有效识别包含新信息的集合，为数据获取提供决策支持。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型(LLMs)的能力趋于同质化，提升性能的关键在于识别和整合有价值的新信息源。然而，评估哪些文本集合值得投入大量资源进行数字化、预处理和集成到LLM系统中仍然是一个重大挑战。我们提出了一种新颖的方法来应对这一挑战：一个自动化的流程，用于评估文本集合的潜在信息增益，而无需模型训练或微调。我们的方法从文本中生成多项选择题(MCQs)，并测量LLM在有和没有访问源材料的情况下表现。这两种情况之间的性能差距可以作为集合信息潜力的代理。我们使用五个精心选择的数据集验证了我们的方法：EPFL博士论文、威尼斯历史记录的私人收藏、两组关于相关主题的维基百科文章和一个合成基线数据集。我们的结果表明，该方法有效地识别了包含有价值的新信息的集合，为优先考虑数据获取和集成工作提供了一个实用的工具。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何高效评估文本语料库对于大型语言模型（LLM）的价值问题。现有方法需要对LLM进行训练或微调，成本高昂且效率低下，难以快速判断一个文本集合是否值得投入资源进行数字化、预处理和集成。因此，需要一种无需训练或微调，能够自动评估文本集合信息潜力的方法。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM本身的能力来评估文本集合的价值。具体来说，通过从文本集合中生成多项选择题（MCQs），然后比较LLM在有和没有访问该文本集合的情况下回答这些问题的表现。如果LLM在访问文本集合后表现显著提升，则表明该集合包含LLM原本不知道的新信息，具有较高的信息潜力。
技术框架：该方法包含以下几个主要阶段： 1. 文本集合选择：选择待评估的文本集合。 2. MCQ生成：从文本集合中自动生成多项选择题。可以使用各种自然语言处理技术，例如基于关键词提取、句子相似度等方法。 3. LLM推理：使用LLM回答生成的MCQs，分别在有和没有访问源文本集合的情况下进行。 4. 性能评估：比较LLM在两种情况下的表现，计算性能差距。性能差距越大，表明文本集合的信息潜力越高。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种无需训练或微调，直接利用LLM自身能力来评估文本集合信息潜力的方法。与现有方法相比，该方法更加高效、便捷，能够快速筛选出有价值的文本集合。
关键设计：关键设计包括： 1. MCQ生成策略：如何生成高质量的MCQs，保证问题能够有效考察LLM对文本集合信息的理解。 2. 性能评估指标：选择合适的性能评估指标来量化LLM的表现，例如准确率、召回率等。 3. 基线选择：选择合适的基线数据集进行对比，验证该方法的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效区分不同文本集合的信息潜力。例如，该方法成功识别出EPFL博士论文和威尼斯历史记录包含LLM原本不知道的新信息，而合成数据集的信息潜力较低。此外，该方法还能区分不同主题的维基百科文章，表明其具有一定的细粒度信息评估能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要评估文本数据价值的场景，例如数字图书馆建设、知识图谱构建、LLM训练数据选择等。它可以帮助用户高效地筛选出包含有价值信息的文本集合，从而节省时间和资源，提高LLM的性能和应用效果。未来，该方法可以扩展到其他类型的数据，例如图像、音频等，实现多模态数据价值评估。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) converge towards similar capabilities, the key to advancing their performance lies in identifying and incorporating valuable new information sources. However, evaluating which text collections are worth the substantial investment required for digitization, preprocessing, and integration into LLM systems remains a significant challenge. We present a novel approach to this challenge: an automated pipeline that evaluates the potential information gain from text collections without requiring model training or fine-tuning. Our method generates multiple choice questions (MCQs) from texts and measures an LLM's performance both with and without access to the source material. The performance gap between these conditions serves as a proxy for the collection's information potential. We validate our approach using five strategically selected datasets: EPFL PhD manuscripts, a private collection of Venetian historical records, two sets of Wikipedia articles on related topics, and a synthetic baseline dataset. Our results demonstrate that this method effectively identifies collections containing valuable novel information, providing a practical tool for prioritizing data acquisition and integration efforts.