Understanding LLM Reasoning for Abstractive Summarization

📄 arXiv: 2512.03503v2 📥 PDF

作者: Haohan Yuan, Haopeng Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-03 (更新: 2025-12-08)

备注: 26 pages,15 figures

💡 一句话要点

研究LLM推理能力在抽象摘要中的应用，揭示推理策略与摘要质量、忠实度之间的权衡关系。

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

关键词: 大型语言模型 抽象摘要 推理能力 事实忠实度 推理策略 摘要质量 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究对LLM在抽象摘要任务中的推理能力缺乏充分验证，其有效性很大程度上是假设的。
  2. 论文针对摘要任务定制通用推理策略，并大规模对比不同推理策略和模型，评估摘要质量和忠实度。
  3. 实验表明推理并非万能，摘要质量和事实忠实度之间存在权衡，过度推理甚至会损害事实一致性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的推理能力在数学和代码生成等分析任务中表现出色，但其在抽象摘要中的效用在很大程度上是被假定的，而未经过充分验证。为了弥合这一差距，我们首先针对摘要领域定制了通用推理策略。然后，我们对8种推理策略和3种大型推理模型（LRM）在8个不同的数据集上进行了系统的、大规模的比较研究，评估了摘要质量和事实忠实度。我们的研究结果表明，推理并非万能的解决方案，其有效性高度依赖于具体的策略和上下文。具体而言，我们观察到摘要质量和事实忠实度之间存在权衡：显式推理策略倾向于提高流畅性，但以牺牲事实依据为代价，而LRM中的隐式推理则表现出相反的模式。此外，增加LRM的内部推理预算并不能提高，甚至会损害事实一致性，这表明有效的摘要需要忠实的压缩，而不是创造性的过度思考。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）的推理能力在抽象摘要任务中的作用。现有方法通常假设LLM具有良好的推理能力，但缺乏对其在摘要任务中有效性的系统性评估。此外，如何将通用推理策略应用于摘要任务，以及不同推理策略对摘要质量和事实忠实度的影响尚不明确。

核心思路：论文的核心思路是通过定制通用推理策略，并进行大规模实验，系统性地评估不同推理策略和大型推理模型（LRM）在抽象摘要任务中的表现。通过对比摘要质量和事实忠实度，揭示推理策略与摘要性能之间的关系，从而为LLM在摘要任务中的应用提供指导。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 针对摘要任务定制通用推理策略；2) 选择和配置大型推理模型（LRM）；3) 在多个数据集上进行大规模实验；4) 评估摘要质量和事实忠实度。具体而言，论文研究了8种推理策略和3种LRM，并在8个不同的数据集上进行了实验。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统性地研究了LLM推理能力在抽象摘要任务中的作用，填补了现有研究的空白；2) 揭示了推理策略与摘要质量和事实忠实度之间的权衡关系，为LLM在摘要任务中的应用提供了新的视角；3) 发现增加LRM的内部推理预算并不能提高事实一致性，挑战了以往的认知。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对摘要任务定制的通用推理策略，例如显式推理和隐式推理；2) 选择具有代表性的大型推理模型（LRM），例如GPT-3和T5；3) 使用多个不同的数据集，以保证实验结果的泛化性；4) 采用多种评估指标，包括ROUGE和事实忠实度指标。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，显式推理策略倾向于提高摘要的流畅性，但会降低事实忠实度，而隐式推理则表现出相反的模式。此外，增加LRM的内部推理预算并不能提高事实一致性，甚至可能降低。这些发现挑战了以往的认知，并为LLM在摘要任务中的应用提供了新的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻摘要、文档摘要、会议记录摘要等领域，帮助提升摘要质量和事实准确性。通过选择合适的推理策略和模型，可以更好地利用LLM的推理能力，生成更可靠、更有用的摘要信息。未来的研究可以探索更有效的推理策略和模型架构，以进一步提高摘要性能。

📄 摘要（原文）

While the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) excel in analytical tasks such as mathematics and code generation, their utility for abstractive summarization remains widely assumed but largely unverified. To bridge this gap, we first tailor general reasoning strategies to the summarization domain. We then conduct a systematic, large scale comparative study of 8 reasoning strategies and 3 Large Reasoning Models (LRMs) across 8 diverse datasets, assessing both summary quality and faithfulness. Our findings show that reasoning is not a universal solution and its effectiveness is highly dependent on the specific strategy and context. Specifically, we observe a trade-off between summary quality and factual faithfulness: explicit reasoning strategies tend to improve fluency at the expense of factual grounding, while implicit reasoning in LRMs exhibits the inverse pattern. Furthermore, increasing an LRM's internal reasoning budget does not improve, and can even hurt, factual consistency, suggesting that effective summarization demands faithful compression rather than creative over-thinking.