Scaling Up Summarization: Leveraging Large Language Models for Long Text Extractive Summarization
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本文属于LLM系列文章中的一篇研究译文
扩大摘要：利用大型语言模型进行长文本提取摘要
- 摘要
- 1 引言
- 2 文献综述
- 3 方法
- 4 实验
- 5 结果与分析
- 6 结论
- 7 局限性
摘要
在数字时代的快速扩张中,高效的摘要工具已成为不可替代的资源.尽管大型语言模型（LLM）已在多种自然语言处理任务中取得成功应用,但在摘要提取方面的潜力仍未被充分挖掘.本文 introduces EYEGLAXS（一种高效的大型语言模型用于摘要提取）,该框架利用LLM特别是LLAMA27B和ChatGLM2-6B对长篇文档进行摘要提取.与传统依赖抽象方法的技术不同,EYEGLAXS专注于精确的摘要提取,从而确保事实和语法的完整性.该系统通过采用最先进的技术架构——Flash Attention与参数高效微调技术（PEFT）,成功解决了常规LLM计算资源方面的挑战.实验结果表明,EYEGLAXS在PubMed和ArXiv等知名数据集中实现了超越现有基准的新性能水平.此外,我们通过额外分析扩展了研究范围,探讨了LLM在不同序列长度下的适应性及其在小样本数据训练效率上的表现.这些创新成果不仅奠定了当前领域的新标准,也为未来摘要提取研究指明了发展方向
1 引言
2 文献综述
3 方法
4 实验
5 结果与分析
6 结论
本文提出了一种名为EYEGLAXS的新系统,该系统通过大型语言模型 (LLM) 实现长文本提取摘要这一目标,并展示了LLM在处理不同长度序列方面的能力,在PubMed和arXiv等数据集上实现了突破性的性能水平。尽管取得了一定进展,该方法主要面临计算资源要求高及微调限制等技术难题。展望未来,我们的目标是将滑动注意力机制整合到LLM框架中,进一步提升其性能能力,同时我们计划结合图理论方法或强化学习等现有技术手段来优化其核心算法结构。总体来说,这项研究工作为长文本摘要领域提供了新的研究思路,并验证了大型语言模型的有效性。
7 局限性
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