來源：公眾號 機器之心 授權

以后文本摘要總結任務，可以放心交給大模型了。

文本摘要，作為自然語言生成（NLG）中的一項任務，主要用來將一大段長文本壓縮為簡短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語言文本等多種內容都能用到。

隨著大模型（LLM）的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的在特定數(shù)據集上進行微調的方法已經不在適用。

我們不禁會問，LLM 在生成摘要方面效果到底如何？

為了回答這一問題，來自北京大學的研究者在論文《 Summarization is (Almost) Dead 》中進行了深入的探討。他們使用人類生成的評估數(shù)據集評估了 LLM 在各種摘要任務（單條新聞、多條新聞、對話、源代碼和跨語言摘要）上的表現(xiàn)。

在對 LLM 生成的摘要、人工撰寫的摘要和微調模型生成的摘要進行定量和定性的比較后發(fā)現(xiàn)，由 LLM 生成的摘要明顯受到人類評估者的青睞。

接著該研究在對過去 3 年發(fā)表在 ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 上的 100 篇與摘要方法相關的論文進行抽樣和檢查后，他們發(fā)現(xiàn)大約 70% 的論文的主要貢獻是提出了一種總結摘要方法并在標準數(shù)據集上驗證了其有效性。因此，本文表示「摘要（幾乎）已死（ Summarization is (Almost) Dead ）」。

盡管如此，研究者表示該領域仍然存在挑戰(zhàn)，例如需要更高質量的參考數(shù)據集、改進評估方法等還需要解決。

方法及結果

該研究使用最新的數(shù)據來構建數(shù)據集，每個數(shù)據集由 50 個樣本組成。

例如在執(zhí)行單條新聞、多條新聞和對話摘要任務時，本文采用的方法模擬了 CNN/DailyMail 、Multi-News 使用的數(shù)據集構建方法。對于跨語言摘要任務，其策略與 Zhu 等人提出的方法一致。關于代碼摘要任務，本文采用 Bahrami 等人提出的方法。

數(shù)據集構建完成之后，接下來就是方法了。具體來說，針對單條新聞任務本文采用 BART 和 T5 ；多條新聞任務采用 Pegasus 和 BART；T5 和 BART 用于對話任務；跨語言任務使用 MT5 和 MBART ；源代碼任務使用 Codet5 。

實驗中，該研究聘請人類評估員來比較不同摘要的整體質量。結果如圖 1 所示，LLM 生成的摘要在所有任務中始終優(yōu)于人工生成的摘要和微調模型生成的摘要。

這就提出了一個問題：為什么 LLM 能夠勝過人類撰寫的摘要，而傳統(tǒng)上人們認為這些摘要是完美無缺的。此外，經過初步的觀察表明，LLM 生成的摘要表現(xiàn)出高度的流暢性和連貫性。

本文進一步招募注釋者來識別人類和 LLM 生成摘要句子中的幻覺問題，結果如表 1 所示，與 GPT-4 生成的摘要相比，人工書寫的摘要表現(xiàn)出相同或更高數(shù)量的幻覺。在多條新聞和代碼摘要等特定任務中，人工編寫的摘要表現(xiàn)出明顯較差的事實一致性。

人工撰寫的摘要和 GPT-4 生成摘要中出現(xiàn)幻覺的比例，如表 2 所示：

本文還發(fā)現(xiàn)人工編寫的參考摘要存在這樣一個問題，即缺乏流暢性。如圖 2 (a) 所示，人工編寫的參考摘要有時存在信息不完整的缺陷。并且在圖 2 (b) 中，一些由人工編寫的參考摘要會出現(xiàn)幻覺。

本文還發(fā)現(xiàn)微調模型生成的摘要往往具有固定且嚴格的長度，而 LLM 能夠根據輸入信息調整輸出長度。此外，當輸入包含多個主題時，微調模型生成的摘要對主題的覆蓋率較低，如圖 3 所示，而 LLM 在生成摘要時能夠捕獲所有主題：

由圖 4 可得，人類對大模型的偏好分數(shù)超過 50%，表明人們對其摘要有強烈的偏好，并凸顯了 LLM 在文本摘要方面的能力：

　　審核編輯：湯梓紅