SuperWriter: Reflection-Driven Long-Form Generation with Large Language Models

📄 arXiv: 2506.04180v1 📥 PDF

作者: Yuhao Wu, Yushi Bai, Zhiqiang Hu, Juanzi Li, Roy Ka-Wei Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-04

💡 一句话要点

提出SuperWriter-Agent以解决长文本生成中的一致性和质量问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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 结构化思维 优化算法 内容创作

📋 核心要点

  1. 长文本生成面临连贯性、逻辑一致性和文本质量下降等挑战，现有方法难以有效解决这些问题。
  2. 提出SuperWriter-Agent框架，通过结构化思维和规划阶段引导生成过程，提升文本生成的质量和一致性。
  3. SuperWriter-LM在多项基准测试中表现优异，超越了更大规模的模型，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

长文本生成仍然是大型语言模型（LLMs）面临的重要挑战，尤其是在保持连贯性、确保逻辑一致性和文本质量方面。为了解决这些局限性，本文提出了SuperWriter-Agent，一个基于代理的框架，旨在增强长文本生成的质量和一致性。该框架引入了明确的结构化思维，通过规划和优化阶段引导模型遵循更为深思熟虑的过程，类似于专业作家的写作方式。基于此框架，构建了一个监督微调数据集以训练7B的SuperWriter-LM，并开发了层次化直接偏好优化（DPO）程序，利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）传播最终质量评估并优化每个生成步骤。实验证明，SuperWriter-LM在多个基准测试中表现出色，超越了更大规模的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在长文本生成中面临的连贯性、逻辑一致性和文本质量下降的问题。现有方法在处理长序列时，往往无法保持高质量的生成效果。

核心思路：提出SuperWriter-Agent框架，通过引入结构化思维的规划和优化阶段，模拟专业作家的写作过程，从而提升生成文本的质量和一致性。

技术框架：该框架包括两个主要阶段：规划阶段和优化阶段。在规划阶段，模型进行思维结构化，明确生成目标；在优化阶段，利用层次化直接偏好优化（DPO）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）进行质量评估和生成步骤优化。

关键创新：最重要的创新点在于引入了层次化DPO和结构化思维步骤，这与传统的生成方法有本质区别，后者通常缺乏系统的思维引导。

关键设计：在模型训练中，使用了7B参数的SuperWriter-LM，并设计了相应的损失函数以支持DPO过程，确保生成的文本在质量和一致性上达到最佳效果。通过精细的参数设置和结构设计，提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

SuperWriter-LM在多个基准测试中表现出色，超越了更大规模的基线模型，自动评估和人工评估均显示出显著提升。具体而言，模型在生成质量上提高了X%，在逻辑一致性方面也有显著改善，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内容创作、自动化写作助手和教育领域的写作指导等。通过提升长文本生成的质量，SuperWriter-Agent能够为用户提供更高效、专业的写作支持，未来可能在多个行业中产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Long-form text generation remains a significant challenge for large language models (LLMs), particularly in maintaining coherence, ensuring logical consistency, and preserving text quality as sequence length increases. To address these limitations, we propose SuperWriter-Agent, an agent-based framework designed to enhance the quality and consistency of long-form text generation. SuperWriter-Agent introduces explicit structured thinking-through planning and refinement stages into the generation pipeline, guiding the model to follow a more deliberate and cognitively grounded process akin to that of a professional writer. Based on this framework, we construct a supervised fine-tuning dataset to train a 7B SuperWriter-LM. We further develop a hierarchical Direct Preference Optimization (DPO) procedure that uses Monte Carlo Tree Search (MCTS) to propagate final quality assessments and optimize each generation step accordingly. Empirical results across diverse benchmarks demonstrate that SuperWriter-LM achieves state-of-the-art performance, surpassing even larger-scale baseline models in both automatic evaluation and human evaluation. Furthermore, comprehensive ablation studies demonstrate the effectiveness of hierarchical DPO and underscore the value of incorporating structured thinking steps to improve the quality of long-form text generation.