Simplify-This: A Comparative Analysis of Prompt-Based and Fine-Tuned LLMs

📄 arXiv: 2601.05794v1 📥 PDF

作者: Eilam Cohen, Itamar Bul, Danielle Inbar, Omri Loewenbach

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-01-09

💡 一句话要点

Simplify-This：对比Prompt工程与微调LLM在文本简化任务中的性能差异

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

关键词: 文本简化 大型语言模型 Prompt工程 微调 编码器-解码器模型

📋 核心要点

  1. 现有文本简化方法在结构简化和语义保持上存在挑战，难以兼顾两者的平衡。
  2. 该研究对比了Prompt工程和微调两种范式在文本简化任务中的表现，探究各自的优缺点。
  3. 实验结果表明，微调模型更擅长结构简化，而Prompt工程在语义相似度上表现更好，但易复制输入。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在文本生成方面表现出色，但在实际应用中，微调和Prompt工程之间存在权衡。本文提出了Simplify-This，一项比较研究，旨在评估编码器-解码器LLMs在文本简化任务中，通过微调和Prompt工程两种范式在多个基准数据集上的性能。研究使用了多种评估指标。结果表明，微调模型在结构简化方面表现更强，而Prompt工程通常获得更高的语义相似度分数，但倾向于复制输入。人工评估总体上更偏好微调模型的输出。为了促进可重复性和未来的研究，我们发布了代码、研究中使用的清理后的衍生数据集、微调模型的checkpoint以及Prompt模板。

🔬 方法详解

问题定义：文本简化旨在将复杂的文本转换为更易于理解的形式，同时保持原文的核心语义。现有方法在结构简化和语义保持之间难以取得平衡，并且缺乏对Prompt工程和微调两种范式在文本简化任务中的全面比较。

核心思路：该研究的核心思路是通过对比Prompt工程和微调两种方法，深入了解它们在文本简化任务中的优势和劣势。通过多种评估指标和人工评估，揭示两种方法在结构简化和语义保持方面的差异，为未来的文本简化研究提供指导。

技术框架：该研究采用编码器-解码器结构的LLM作为基础模型，分别使用Prompt工程和微调两种方法进行文本简化。Prompt工程通过设计合适的Prompt模板引导模型生成简化文本，而微调则通过在特定数据集上训练模型来优化其文本简化能力。研究使用了多个文本简化基准数据集，并采用多种评估指标，包括结构简化指标、语义相似度指标和人工评估。

关键创新：该研究的关键创新在于对Prompt工程和微调两种范式在文本简化任务中进行了全面的比较分析。以往的研究通常侧重于单一方法，而该研究通过对比分析，揭示了两种方法在不同方面的优劣，为研究者提供了更全面的视角。此外，该研究还发布了代码、数据集、模型checkpoint和Prompt模板，为未来的研究提供了便利。

关键设计：在Prompt工程方面，研究者设计了多种Prompt模板，并探索了不同Prompt模板对模型性能的影响。在微调方面，研究者使用了特定的损失函数和训练策略，以优化模型的文本简化能力。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

研究结果表明，微调模型在结构简化方面表现更强，而Prompt工程通常获得更高的语义相似度分数，但倾向于复制输入。人工评估总体上更偏好微调模型的输出。具体性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，如教育、医疗和法律等。通过自动文本简化，可以帮助学生更好地理解教材，使患者更容易理解医疗报告，并使普通民众能够理解复杂的法律文件。此外，该研究还可以促进跨语言交流，通过简化文本，降低语言障碍。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) enable strong text generation, and in general there is a practical tradeoff between fine-tuning and prompt engineering. We introduce Simplify-This, a comparative study evaluating both paradigms for text simplification with encoder-decoder LLMs across multiple benchmarks, using a range of evaluation metrics. Fine-tuned models consistently deliver stronger structural simplification, whereas prompting often attains higher semantic similarity scores yet tends to copy inputs. A human evaluation favors fine-tuned outputs overall. We release code, a cleaned derivative dataset used in our study, checkpoints of fine-tuned models, and prompt templates to facilitate reproducibility and future work.