LongEval: A Comprehensive Analysis of Long-Text Generation Through a Plan-based Paradigm

📄 arXiv: 2502.19103v2 📥 PDF

作者: Siwei Wu, Yizhi Li, Xingwei Qu, Rishi Ravikumar, Yucheng Li, Tyler Loakman, Shanghaoran Quan, Xiaoyong Wei, Riza Batista-Navarro, Chenghua Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-03-07)

备注: Under review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LongEval：提出基于规划范式的长文本生成综合评估基准

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

关键词: 长文本生成 大型语言模型 评估基准 规划范式 信息密度

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在长文本生成中面临长度控制和信息密度保持的挑战，性能随文本长度增加而下降。
  2. LongEval基准通过模拟人类写作过程，引入基于规划的生成范式，更全面地评估长文本生成能力。
  3. 实验表明，模型规模并非决定长文本生成能力的唯一因素，在长文本上充分训练的小型模型也能达到可比性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，但它们生成长文本内容的能力仍然缺乏充分的理解和评估。我们的分析表明，当前的LLMs在长文本生成中难以满足长度要求和信息密度，并且性能随着文本长度的增加而下降。为了定量地定位这种性能下降并为模型开发提供进一步的见解，我们提出了LongEval，这是一个通过直接和基于规划的生成范式来评估长文本生成的基准，其灵感来自认知和语言写作模型。这项工作中的综合实验揭示了有趣的发现，例如模型大小与生成能力相关，但在长文本上训练良好小型模型（例如，LongWriter）具有可比的性能。所有代码和数据集均在https://github.com/Wusiwei0410/LongEval上发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在长文本生成任务中表现不佳的问题。现有方法通常难以保证生成文本的长度要求和信息密度，并且随着文本长度的增加，性能会显著下降。这主要是因为缺乏对长文本生成过程的深入理解和有效的评估方法。

核心思路：论文的核心思路是借鉴认知和语言写作模型，将长文本生成过程分解为规划和生成两个阶段。通过引入基于规划的生成范式，可以更好地控制生成文本的结构和内容，从而提高长文本生成的质量和效率。

技术框架：LongEval基准包含两种生成范式：直接生成和基于规划的生成。直接生成是指直接使用LLM生成长文本，而基于规划的生成则首先生成一个文本大纲或计划，然后根据该计划生成最终的长文本。LongEval基准还包含一系列评估指标，用于评估生成文本的长度、信息密度、连贯性和流畅性。

关键创新：LongEval的关键创新在于引入了基于规划的生成范式，这更贴近人类的写作过程。通过显式地规划文本结构和内容，可以有效地解决LLM在长文本生成中面临的长度控制和信息密度问题。此外，LongEval还提供了一个全面的评估基准，可以更准确地评估LLM在长文本生成方面的能力。

关键设计：LongEval基准包含多个数据集，涵盖不同的主题和长度要求。在基于规划的生成范式中，可以使用不同的方法来生成文本计划，例如基于关键词提取、主题建模或摘要生成。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR等常用的文本生成指标，以及一些专门用于评估长文本质量的指标，例如信息密度和连贯性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于规划的生成范式在长文本生成方面优于直接生成范式。此外，研究还发现，在长文本上训练良好小型模型（例如，LongWriter）具有与大型模型可比的性能，这表明模型规模并非决定长文本生成能力的唯一因素。LongEval基准的发布为长文本生成领域的研究提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种长文本生成场景，如新闻报道、小说创作、技术文档编写等。通过LongEval基准，可以更有效地评估和改进LLM在长文本生成方面的能力，从而提高生成文本的质量和效率。未来，该研究有望推动长文本生成技术的发展，并为人们提供更智能、更便捷的写作辅助工具。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success in various natural language processing tasks, yet their ability to generate long-form content remains poorly understood and evaluated. Our analysis reveals that current LLMs struggle with length requirements and information density in long-text generation, with performance deteriorating as text length increases. To quantitively locate such a performance degradation and provide further insights on model development, we present LongEval, a benchmark that evaluates long-text generation through both direct and plan-based generation paradigms, inspired by cognitive and linguistic writing models. The comprehensive experiments in this work reveal interesting findings such as that while model size correlates with generation ability, the small-scale model (e.g., LongWriter), well-trained on long texts, has comparable performance. All code and datasets are released in https://github.com/Wusiwei0410/LongEval.