“通过密度引导链解锁GPT-4的摘要功能”

揭秘GPT-4摘要功能:密度引导链解锁的终极奥秘

 

关键要点

 

  • Chain of Density (CoD) 是一种新颖的提示工程技术,旨在优化像GPT-4这样的大型语言模型中的摘要任务
  • 该技术用于控制生成摘要中的信息密度,提供平衡的输出,既不过于稀疏也不过于稠密
  • CoD 在数据科学中具有实际意义,特别适用于需要高质量、上下文适当的摘要任务

 

选择要在摘要中包含的“正确”信息量是一项困难的任务。

 

介绍

 

提示工程是推动生成AI效能进展的动力。尽管现有的提示技术如Chain-of-Thought和Skeleton-of-Thought专注于结构化和高效输出,但最近提出的Chain of Density (CoD) 技术旨在优化文本摘要的质量。该技术解决了为摘要选择“正确”信息量的挑战,确保摘要既不过于稀疏也不过于稠密。

 

了解 Chain of Density

 

Chain of Density 是为了提升GPT-4等大型语言模型的摘要能力而设计的。它专注于控制生成摘要中的信息密度。一个平衡的摘要通常是理解复杂内容的关键,而CoD旨在实现这种平衡。它使用特殊的提示来引导AI模型包含必要的要点,同时避免不必要的细节。

 图1:使用例子的Chain of Density 过程(来自Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting)(点击放大)

 

实施 Chain of Density

 

实施CoD涉及使用一系列链接的提示来引导模型生成摘要。这些提示旨在控制模型的重点,引导其关注必要的信息并忽略不相关的细节。例如,您可以先使用一个概述的通用提示,然后再使用特定的提示调整生成文本的密度。

 

Chain of Density提示流程步骤

 

  1. 确定要进行摘要的文本:选择您希望进行摘要的文档、文章或其他文本片段。
  2. 构建初始提示:创建一个针对所选文本量身定制的初始摘要提示。目标是引导大型语言模型(LLM)如GPT-4生成基本摘要。
  3. 分析初始摘要:审查从初始提示生成的摘要。确定摘要是否过于稀疏(缺少关键细节)或过于稠密(包含不必要的细节)。
  4. 设计链接的提示:根据初始摘要的密度,构建额外提示以调整摘要中的详细程度。这些是“链接的提示”,是Chain of Density技术的核心。
  5. 执行链接的提示:将这些链接的提示输入到LLM中。这些提示旨在通过添加必要的细节来增加密度,或通过去除非必要信息来降低密度。
  6. 查看调整后的摘要:检查执行链接的提示后生成的新摘要。确保它捕捉到所有的关键要点,同时避免不必要的细节。
  7. 如有必要,进行迭代:如果摘要仍不符合所需的信息密度标准,返回到步骤4并相应调整链接的提示。
  8. 完成摘要:一旦摘要满足所需的信息密度水平,即可视为完成并可供使用。

 

Chain of Density 提示

以下CoD提示直接取自该论文。

 

文章:{{ ARTICLE }}

您将生成越来越简洁、实体密集的上述文章摘要。

重复以下两个步骤5次。

第1步。从文章中识别1-3个有信息的实体(以”; “分隔),这些实体在之前生成的摘要中缺失。

第2步。写一个新的、更密集的摘要,长度与之前的摘要相同,包括前一个摘要中的每个实体和细节以及缺失的实体。

缺失实体是:
– 与主要故事相关
– 具体:描述性但简洁(不超过5个词)
– 新奇:不在之前摘要中
– 忠实:存在于文章中
– 可以出现在文章的任何位置

指南:
– 第一个摘要应该很长(4-5个句子,大约80个词),但是非常不具体,除了标记为缺失的实体之外,不包含太多信息。使用过度冗长的语言和填充语(例如,”本文讨论”)来达到大约80个词。
– 让每个词都有用:改写前一个摘要以改善流畅性并为额外的实体腾出空间。
– 利用融合、压缩和删除诸如”文章讨论”之类的无信息短语来腾出空间。
– 摘要应该变得非常密集和简洁,同时又是独立的,即不需要依赖文章就能理解。
– 新摘要中的缺失实体可以出现在任何位置。
– 不要丢弃前一个摘要中的实体。如果无法腾出空间,只添加较少的新实体。

记住,每个摘要的词数要相同。

以JSON格式回答。JSON应该是一个长度为5的字典列表,其键为”Missing_Entities”和”Denser_Summary”。

 

密度链并非通用解决方案。它需要精心设计的链式提示以适应特定任务的具体需求。然而,当正确实施时,它可以显著提高人工智能生成的摘要的质量和相关性。

 

结论

 

密度链为提示工程提供了一条新的途径,专门用于改进摘要任务。它注重控制信息密度,使其成为生成高质量摘要的宝贵工具。通过将CoD纳入您的项目,您可以利用下一代语言模型的先进摘要能力。

  Matthew Mayo (@mattmayo13) 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。作为VoAGI的主编,Matthew致力于使复杂的数据科学概念易于理解。他的专业兴趣包括自然语言处理、机器学习算法和探索新兴的人工智能。他的使命是在数据科学社区中普及知识。Matthew从6岁开始编码。