Multi2: Multi-Agent Test-Time Scalable Framework for Multi-Document Processing

📄 arXiv: 2502.20592v3 📥 PDF

作者: Juntai Cao, Xiang Zhang, Raymond Li, Chuyuan Li, Chenyu You, Shafiq Joty, Giuseppe Carenini

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-05-19)

💡 一句话要点

提出Multi2框架，通过测试时扩展提升多文档摘要生成质量并探索其边界。

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

关键词: 多文档摘要 测试时扩展 提示工程 大型语言模型 自然语言生成

📋 核心要点

  1. 多文档摘要（MDS）任务需要从多个文档中提取和综合信息，对大型语言模型提出了独特的挑战。
  2. Multi2框架利用测试时扩展，通过提示集成生成多个候选摘要，并使用聚合器生成最终摘要。
  3. 实验结果表明，该框架显著提高了摘要质量，并揭示了MDS任务的实际扩展边界。

📝 摘要（中文）

近年来，测试时扩展在提升大型语言模型（LLM）性能方面展现出潜力，尤其是在推理任务中。本文探索其在自然语言生成（NLG）任务，特别是多文档摘要（MDS）中的应用。MDS需要模型从多个文档中提取和综合信息，对提示设计和集成方法提出了挑战。我们提出了一个利用测试时扩展的MDS框架。该方法采用提示集成技术，使用不同的提示生成多个候选摘要，然后使用聚合器生成精炼的摘要。为了有效评估，我们还引入了两个新的基于LLM的指标：一致性感知偏好（CAP）得分和LLM原子内容单元（LLM-ACU）得分，用于评估摘要质量并解决传统自动评估中的位置偏差。实验表明，该框架显著提高了摘要质量，并揭示了MDS任务的实际扩展边界。

🔬 方法详解

问题定义：多文档摘要（MDS）任务要求模型从多个文档中提取关键信息并生成简洁的摘要。现有方法在处理MDS时，面临提示工程的挑战，因为没有一个“最佳”提示能够满足所有摘要需求。此外，传统评估指标存在位置偏差，难以准确评估摘要质量。

核心思路：本文的核心思路是利用测试时扩展（Test-Time Scaling）的思想，通过集成多个不同提示生成的候选摘要来提升最终摘要的质量。这种方法能够有效利用不同提示的优势，从而生成更全面、更准确的摘要。

技术框架：Multi2框架主要包含以下几个阶段：1) 提示集成：使用不同的提示生成多个候选摘要。2) 摘要生成：利用大型语言模型（LLM）根据不同的提示生成多个候选摘要。3) 摘要聚合：使用聚合器（Aggregator）将多个候选摘要合并成一个精炼的摘要。4) 摘要评估：使用新的评估指标（CAP和LLM-ACU）评估摘要质量。

关键创新：该框架的关键创新在于将测试时扩展的思想应用于多文档摘要任务，并结合提示集成技术，有效提升了摘要质量。此外，提出的CAP和LLM-ACU指标能够更准确地评估摘要质量，并解决传统评估指标的位置偏差问题。

关键设计：在提示集成阶段，需要精心设计不同的提示，以覆盖不同的摘要需求。摘要聚合器可以使用不同的方法，例如基于相似度的选择、基于排序的选择或直接的文本生成。CAP指标通过比较模型对不同摘要的偏好来评估一致性，LLM-ACU指标则通过分析摘要中原子内容单元的覆盖率来评估信息完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Multi2框架在多文档摘要任务上取得了显著的性能提升。通过与现有基线方法进行比较，Multi2框架在摘要质量方面取得了明显的优势。此外，实验还揭示了MDS任务的实际扩展边界，为未来的研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻摘要、科研文献综述、法律文件分析等领域，帮助用户快速获取大量文档的关键信息，提高信息处理效率。未来，该框架可以进一步扩展到其他自然语言生成任务，例如机器翻译、对话生成等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent advances in test-time scaling have shown promising results in improving Large Language Model (LLM) performance through strategic computation allocation during inference. While this approach has demonstrated strong improvements in logical and mathematical reasoning tasks, its application to natural language generation (NLG), particularly summarization, remains unexplored. Multi-Document Summarization (MDS), a fundamental task in NLG, presents unique challenges by requiring models to extract and synthesize essential information across multiple lengthy documents. Unlike reasoning tasks, MDS demands a more nuanced approach to prompt design and ensemble methods, as no single "best" prompt can satisfy diverse summarization requirements. We propose a novel framework leveraging test-time scaling for MDS. Our approach employs prompt ensemble techniques to generate multiple candidate summaries using various prompts, then combines them with an aggregator to produce a refined summary. To evaluate our method effectively, we also introduce two new LLM-based metrics: the Consistency-Aware Preference (CAP) score and LLM Atom-Content-Unit (LLM-ACU) score, which assess summary quality while addressing the positional bias inherent in traditional automatic evaluation. Our extensive experiments demonstrate that this framework significantly enhances summary quality while also revealing the practical scaling boundaries to MDS tasks.