TriSum: Learning Summarization Ability from Large Language Models with Structured Rationale

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TriSum：从具有结构化原理的大型语言模型中学习总结能力

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 相关研究
  • 3 技术手段
  • 4 实验分析
  • 5 总结

摘要

随着大型语言模型（LLM）的问世，文本摘要等自然语言处理任务取得了显著进展。然而，其庞大的体量和较高的计算需求，以及数据传输过程中涉及的隐私隐患，在资源有限或对隐私要求较高的场景中构成了应用障碍。为应对上述挑战，我们提出了一种名为TriSum的框架，旨在将LLM在文本摘要方面的强大能力迁移至更为精简的本地模型中。首先，LLM被用于生成一组基于方面三元组的摘要内容，并通过双重评分机制对其质量进行优化。随后，借助这些优化后的任务数据，训练一个规模较小的本地模型，并采用由简至繁的课程学习策略逐步提升其处理能力。实验结果表明，在CNN/DaylyMail、XSum以及ClinicalTrial等多个基准测试中，该方法有效提升了本地模型的表现，相较基线分别实现了4.5%、8.5%和7.4%的性能提升。此外，该方法还增强了对摘要生成过程的理解与解释