Evaluating book summaries from internal knowledge in Large Language Models: a cross-model and semantic consistency approach

📄 arXiv: 2503.21613v1 📥 PDF

作者: Javier Coronado-Blázquez

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-27

备注: 22 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出一种跨模型和语义一致性方法，评估大语言模型基于内部知识生成书籍摘要的能力。

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

关键词: 大型语言模型 书籍摘要 跨模型评估 语义一致性 内部知识 自然语言生成 LLM-as-a-judge

📋 核心要点

  1. 现有方法难以评估LLM仅凭内部知识生成书籍摘要的质量，缺乏有效的评估范式。
  2. 提出一种跨模型评估方法，利用多个LLM互相评估摘要质量，并结合语义一致性指标，减少模型偏见。
  3. 实验结果揭示了不同LLM在内容表示和风格偏好上的差异，为改进LLM的摘要能力提供了依据。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）仅凭其内部知识，无需访问原始文本，生成全面且准确的书籍摘要的能力。通过使用不同的书籍和多种LLM架构，我们检验了这些模型是否能够综合出与既定人类解读相符的有意义的叙述。评估采用LLM-as-a-judge范式：每个AI生成的摘要都通过跨模型评估与高质量的人工编写摘要进行比较，其中所有参与的LLM不仅评估自己的输出，还评估其他模型产生的输出。这种方法能够识别潜在的偏差，例如模型倾向于偏爱自己的摘要风格而不是其他风格。此外，使用ROUGE和BERTScore指标量化人工编写摘要和LLM生成摘要之间的一致性，评估语法和语义对应的深度。结果揭示了模型在内容表示和风格偏好方面的细微差异，突出了依赖内部知识进行摘要任务的优势和局限性。这些发现有助于更深入地理解LLM对事实信息的内部编码以及跨模型评估的动态，对开发更强大的自然语言生成系统具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在不访问原始文本的情况下，仅依靠其内部知识生成书籍摘要的能力。现有方法的痛点在于缺乏一种能够有效评估LLM生成摘要质量，并能识别模型偏见的客观方法。传统的评估指标可能无法捕捉到摘要的语义完整性和与人类理解的一致性。

核心思路：论文的核心思路是采用一种“LLM-as-a-judge”的跨模型评估范式。即让多个LLM互相评估彼此生成的摘要，并与人工编写的高质量摘要进行比较。通过这种方式，可以识别出模型在摘要风格上的偏好，并更全面地评估摘要的质量。同时，结合ROUGE和BERTScore等语义一致性指标，量化LLM生成摘要与人工摘要之间的相似度。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1）选择多样化的书籍作为摘要对象；2）使用多种LLM架构生成书籍摘要；3）采用跨模型评估方法，让所有参与的LLM评估彼此的摘要以及人工编写的摘要；4）使用ROUGE和BERTScore等指标量化摘要的语义一致性；5）分析评估结果，识别模型偏见和性能差异。

关键创新：最重要的技术创新点在于采用了跨模型评估范式。与传统的单一模型评估方法相比，这种方法能够更全面地评估LLM生成摘要的质量，并识别出模型在摘要风格上的偏见。此外，结合语义一致性指标，可以更准确地量化摘要的语义完整性和与人类理解的一致性。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择多样化的书籍，以确保评估的泛化能力；2）使用多种LLM架构，以评估不同模型的性能差异；3）设计合理的评估指标，包括跨模型评估得分、ROUGE和BERTScore等；4）对评估结果进行深入分析，以识别模型偏见和性能瓶颈。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于LLM本身固有的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同LLM在内容表示和风格偏好上存在显著差异。跨模型评估方法能够有效识别模型偏见，并更全面地评估摘要质量。ROUGE和BERTScore等指标能够有效量化摘要的语义一致性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在信息检索、知识图谱构建、自动问答等领域的性能。通过更准确地理解和总结文本内容，LLM可以更好地服务于用户，提供更精准的信息和更高效的解决方案。未来，该研究还可以扩展到其他类型的文本摘要任务，例如新闻摘要、科研论文摘要等。

📄 摘要（原文）

We study the ability of large language models (LLMs) to generate comprehensive and accurate book summaries solely from their internal knowledge, without recourse to the original text. Employing a diverse set of books and multiple LLM architectures, we examine whether these models can synthesize meaningful narratives that align with established human interpretations. Evaluation is performed with a LLM-as-a-judge paradigm: each AI-generated summary is compared against a high-quality, human-written summary via a cross-model assessment, where all participating LLMs evaluate not only their own outputs but also those produced by others. This methodology enables the identification of potential biases, such as the proclivity for models to favor their own summarization style over others. In addition, alignment between the human-crafted and LLM-generated summaries is quantified using ROUGE and BERTScore metrics, assessing the depth of grammatical and semantic correspondence. The results reveal nuanced variations in content representation and stylistic preferences among the models, highlighting both strengths and limitations inherent in relying on internal knowledge for summarization tasks. These findings contribute to a deeper understanding of LLM internal encodings of factual information and the dynamics of cross-model evaluation, with implications for the development of more robust natural language generative systems.