LLM 文档摘要：技术、指标和模型

探索 LLM 摘要技术、顶级模型、评估指标和基准，并了解如何通过微调来增强文档摘要性能。

建立和微调大型语言模型的 LLM 项目

冗长的文档可能难以阅读，因此研究论文通常包含摘要------关键点的总结。手动创建这样的摘要很容易出错，而且很有挑战性，尤其是在数据集很大或时间紧迫的情况下。借助大型语言模型 (LLM)，我们可以以惊人的效率和准确性自动完成文档摘要。

在本博客中，我们将学习有关使用 LLM 进行文档摘要的所有内容，探索摘要类型、顶级模型、性能基准、评估指标以及微调在增强其功能方面的作用。让我们首先了解 LLM 处理的摘要类型。让我们首先看看 LLM 处理的摘要类型。

目录

• [LLM 总结的类型](#LLM 总结的类型 "#mcetoc_1ih3dgjj8r")
• [5 个最佳文件摘要法学硕士](#5 个最佳文件摘要法学硕士 "#mcetoc_1ih3dgjj810")
• [对 LLM 进行微调以进行总结](#对 LLM 进行微调以进行总结 "#mcetoc_1ih3dgjj816")
• [LLM 总结评估指标](#LLM 总结评估指标 "#mcetoc_1ih3dgjj81a")
• [LLM 总结基准示例](#LLM 总结基准示例 "#mcetoc_1ih3dgjj81g")
• [了解如何使用 LLM 通过 ProjectPro 完成总结任务！](#了解如何使用 LLM 通过 ProjectPro 完成总结任务！ "#mcetoc_1ih3dgjj81h")
• 常见问题解答

LLM 总结的类型

在使用 LLM 进行文本摘要时，有两种主要方法来评估摘要：提取摘要和抽象摘要。 这两种方法都旨在压缩大文本，但它们以不同的方式实现。 让我们仔细看看每一个。

1. 提取摘要

提取摘要涉及直接从原文中选择主要句子或短语来创建摘要。目标是挑选出最能代表主要发现和想法的文本部分。这类似于突出显示文档中最重要的句子并将它们拼接成连贯的摘要。

工作原理

• 该模型分析输入文本并识别被认为最重要或最相关的句子。

• 然后将这些选定的句子组合起来形成摘要，保留原文的确切措辞和结构。

优势

• 简单、快速，特别适用于较短的文本。

• 当文档的结构和内容清晰时效果很好。

限制

• 由于摘要是由直接从文本中提取的不连贯的句子组成的，因此最终的摘要可能缺乏连贯性。

• 在改写或解释内容方面没有提供太多的灵活性，这在较长或更复杂的文档中可能很重要。

2. 抽象概括

抽象摘要采用更复杂的方法，模型会生成解释原文的新句子。抽象模型的目的不只是提取关键句子，而是理解文本的含义并创建一个新的、更短的版本来捕捉文档的精髓。这个过程更类似于人类总结内容的方式------通过阅读然后用自己的话重新表述。

工作原理

• 该模型处理文本，理解其关键主题，并生成可能引入新措辞和结构的摘要。

• 它使用深度学习和自然语言处理 (NLP) 技术来理解上下文、语法和概念之间的关系。

优势

• 由于模型生成的句子与上下文相关且格式正确，因此抽象摘要通常更加连贯和流畅。

• 它可以更有效地处理复杂文档。

限制

• 与提取方法相比，它需要更多的计算资源和时间。

• 有时，它生成的摘要可能会偏离原文太远，可能会遗漏关键细节或引入不准确之处。

• 难以确保准确性、内容保存问题以及严重依赖训练数据的质量。这些因素会影响生成的摘要的可靠性和上下文相关性。

3. 混合摘要

混合摘要结合了提取和抽象技术，试图充分利用这两种方法的优势。在这种方法中，模型首先从文本中提取关键句子，然后使用抽象技术将这些句子提炼和解释为更连贯和简洁的摘要。

工作原理

• 首先，提取摘要识别重要的句子。

• 然后，抽象模型重新表述这些句子以提高连贯性和可读性。

优势

• 提供一种平衡的方法，将提取摘要的准确性与抽象摘要的流畅性相结合。

• 更适合生成简洁且可读的信息摘要。

限制

• 与纯粹的提取方法相比，它可能更加复杂，计算要求也更高。

• 可能仍然难以达到与完全抽象模型相同的自然语言生成水平。

选择哪种 LLM 总结技术？

提取式和抽象式摘要之间的选择取决于任务的具体需求。

• 当保留原始文档的准确措辞至关重要时（例如法律或技术文档），通常使用提取摘要。

• 抽象摘要非常适合生成听起来更自然的摘要，尤其是在处理较长或更复杂的内容（例如新闻文章、研究论文或客户反馈）时。

随着 LLM 的不断发展，它们将两种技术结合起来并改进总结过程的能力变得越来越有效，为我们压缩信息的方式提供了更大的灵活性。这让我们不禁要问：目前哪些 LLM 最适合总结？请在下一节中找出答案。

5 个最佳文件摘要LLM

选择合适的LLM 进行文档摘要对于获得准确、高效的结果至关重要。下面，我们将探讨用于文本摘要的最佳 LLM，从专有模型到开源 LLM，以获得更可定制的解决方案。

1.OpenAI GPT-4

OpenAI 的GPT-4被广泛认为是文本摘要的最佳 LLM之一。它能够理解上下文并生成高度连贯的摘要，使其成为抽象和提取摘要任务的首选。GPT-4 的优势在于其先进的语言理解能力，这使其能够在包括法律、医学和技术文本在内的不同领域生成类似人类的摘要。

该模型还可以处理长篇内容，适合总结研究论文或公司报告。它的多功能性延伸到可以生成不仅简洁而且可以根据用户的偏好调整语气和深度的摘要。然而，作为专有模型，它具有访问限制和成本，这使得它对于开源爱好者来说不太可行。然而，对于寻求无与伦比的摘要质量和无缝集成的组织来说，GPT-4 是一个绝佳的选择。

2. BERT

BERT，即 Transformers 的双向编码器表示，长期以来一直是NLP领域的标杆。这个用于摘要的开源 LLM 专门通过从文档中识别最相关的句子来进行提取摘要。与抽象方法不同，BERT 的摘要直接使用输入文本，确保事实准确性和简单性。

BERT 由 Google 开发，其双向转换器机制使其能够比旧模型更深入地理解上下文。其微调版本（如 BERTSum）增强了其高效处理摘要任务的能力。作为开源版本，它为开发人员和研究人员提供了定制和微调的灵活性，使其成为特定领域应用的理想选择。

虽然 BERT 在提取摘要方面表现出色，但其缺乏抽象能力，对于寻求更具创意、更像人类的摘要的用户来说，这可能是一个限制。尽管如此，对于需要清晰度和准确性的简单摘要任务，BERT 仍然是一个强大的选择。

通过这个多类文本分类示例项目了解 BERT 在文本分类方面的表现如何。

3. LLaMA 2

Meta 的LLaMA 2越来越被公认为用于摘要的最佳开源 LLM，尤其是对于本地部署而言。该模型在性能和适应性之间实现了极好的平衡，使其成为优先考虑数据隐私的组织的首选。凭借其开源特性，LLaMA 2 允许用户针对特定的摘要任务对模型进行微调，从而增强其在专业行业中的相关性。

LLaMA 2 的突出特点之一是它适合本地部署，使组织无需依赖外部服务器即可为敏感数据创建摘要。这种用于摘要的本地 LLM 特别适合医疗保健和金融等重视数据安全的行业。尽管是开源的，但它的性能可与一些专有的文本摘要模型相媲美，提供提取和抽象摘要功能。

LLaMA 2 具有高度可扩展性，适合小型和大型企业。对于那些寻求开源模式的灵活性并希望能够在本地运营的人来说，LLaMA 2 是最佳选择。

作为起点，通过这个关于构建元数据生成模型的示例项目了解 Llama2 如何支持元数据生成。

4.Falcon

Falcon 由技术创新研究所开发，是最佳 开源摘要 LLM名单上的另一个。该模型以其速度和效率而闻名，使其成为快速摘要至关重要的实时应用程序的理想选择。Falcon 的架构经过优化，可在不影响性能的情况下处理大型数据集，使其能够生成简洁且上下文准确的摘要。

Falcon 的主要优势之一是其多语言功能，这使得它能够汇总各种语言的文档，使其成为全球组织的不二之选。它的开源可用性使开发人员能够针对特定用例对其进行微调，从新闻文章摘要到生成业务报告的执行摘要。

尽管 Falcon 的抽象摘要功能非常高效，但对于技术性或专业性极强的文本，可能需要进行微调。不过，它在速度、准确性和适应性方面都达到了平衡，因此对于寻求多功能摘要工具的研究人员和企业来说，它都是一个极具吸引力的选择。

5. LLaMA

Vicuna 是 LLaMA 模型的微调版本，已成为用于摘要的最佳本地 LLM之一。Vicuna 植根于 LLaMA 框架，为摘要任务带来了增强的对话功能，使其对于交互式摘要工作流程特别有效。

Vicuna 专为在本地环境中高效运行而设计，对于寻求数据安全而不牺牲性能的用户来说，它是绝佳选择。它的微调功能使其能够满足特定领域的摘要需求，使其适合法律、医疗保健和教育等行业。Vicuna 的对话功能还使其能够在参与后续讨论的同时总结文本，从而在客户支持或协作环境中提供附加价值。

虽然 Vicuna 不像其他 LLM 那样被广泛采用，但它专注于本地部署和增强的微调潜力，使其成为总结任务的宝贵资产。对于那些已经熟悉 LLaMA 生态系统的人来说，它特别值得推荐。

从最佳文本摘要 LLM 列表中选择正确的模型取决于您的特定要求，例如数据安全性、定制或对多语言功能的需求。OpenAI 的 GPT-4 在质量方面处于领先地位，而 BERT 和 LLaMA 2 作为开源 LLM 表现出色。Falcon 提供无与伦比的速度，而 Vicuna 提供本地化的交互式摘要。您可以进一步探索这些模型以进行摘要，但有时改变方法会更有效，正如Reddit 用户 Brianna Bromell 所强调的那样。他们使用共指解析和分块技术来保持高精度和上下文完整性，而无需牺牲性能。

同样，微调摘要模型也是另一种有效的方法，因为它可以显著提高其在特定领域任务中的性能。因此，让我们进入下一节，学习微调 LLM进行文档摘要。

对 LLM 进行微调以进行总结

预训练的 LLM 在摘要文本方面表现出色，但对其进行微调可以显著提高其在特定领域或任务中的表现。微调涉及通过在特定任务的数据集上进行训练，将通用 LLM 调整到更窄的范围，使其能够生成更准确、更符合上下文的摘要。

对 LLM 进行微调以进行摘要的步骤

1. 数据集准备

   第一步是整理一个高质量的输入文本数据集，其中包含参考摘要。CNN/DailyMail、PubMed 或特定领域的数据集非常适合此目的。清理和预处理数据（例如标记和消除噪音）可确保获得更好的训练结果。

2. 模型选择

   选择正确的基础模型至关重要。常用的 LLM 包括 GPT、BERT 或开源选项，例如 Falcon 和 Vicuna。选择符合任务计算要求和语言细微差别的模型。

3. 训练和优化

   微调需要通过在摘要数据集上训练模型来调整模型。通常采用监督微调或人工反馈强化学习 (RLHF) 等技术。优化学习率、批量大小和时期等超参数对于实现更好的性能至关重要。

4. 评估和迭代

   使用 ROUGE、BLEU 和 BERTScore 等总结指标评估微调后的模型。确定改进领域并迭代优化模型。特定领域的反馈对于提高实际适用性特别有价值。

微调的好处

经过微调的 LLM 在生成特定领域摘要方面的表现优于通用模型。例如，经过法律文件训练的微调模型将生成符合法律要求的摘要，而经过生物医学研究训练的模型可以有效地总结科学文本。这种定制增强了可用性、准确性和相关性。

微调挑战和注意事项

微调需要大量的计算资源和NLP 专业知识。过度拟合是另一个挑战，因为在小数据集上进行训练可能会导致泛化效果不佳。正则化技术、交叉验证和维护平衡的数据集可以缓解这些问题。

微调将 LLM 转变为专门的摘要工具，使其更加有效和可靠。微调解锁了定制功能，但如何衡量这些模型生成的摘要的质量？这就是评估指标的作用所在。

LLM 总结评估指标

使用 LLM 评估文本摘要的性能需要有效的指标来量化模型在摘要中捕捉文档本质的能力。在本节中，我们将探讨一些最广泛使用的LLM 摘要指标，这些指标有助于评估摘要质量的各个方面，包括准确性、流畅性和相关性。以下是摘要任务的不同 LLM 评估标准和指标：

1. ROUGE（以回忆为导向的要点评估替补）

ROUGE 是文本摘要最流行的评估指标之一，尤其是在提取摘要任务中。它测量模型生成的参考摘要和人工编写的参考摘要中n-gram （单字母、双字母、三字母）之间的重叠。虽然 ROUGE 主要是一种基于召回率的指标，但它还包括精确度和F1 分数版本，以便进行更均衡的评估。

• ROUGE 专注于回忆，这有助于捕捉摘要中保留了多少原始文档中的重要信息。

• ROUGE 家族包括 ROUGE-N、ROUGE-L（最长公共子序列）和 ROUGE-W 等几种变体，它们捕捉内容重叠和摘要结构的不同方面。

ROUGE 被广泛用于评估 LLM 摘要模型，因为它简单且能有效地衡量内容重叠，适合提取式和抽象式摘要任务。然而，它没有考虑所生成摘要的流畅性或可读性，这可能是一个限制。

2. BLEU（双语评估替补）

BLEU 是另一种常用指标，尤其适用于机器翻译任务，但它也适用于 LLM 摘要。BLEU 通过计算机器生成的摘要与一个或多个参考摘要之间的 n-gram 重叠来测量精度。它给出从 0 到 1 的分数，值越高表示重叠程度越高。

• BLEU 注重准确率，奖励使用与参考摘要完全匹配的单词或短语的模型。

• 虽然它经常用于翻译，但它在摘要中的应用可以用于评估生成的摘要与人类生成的内容的接近程度。

BLEU 的一个缺点是它不能很好地处理同义词或语义，这意味着它可能会惩罚使用不同措辞表达相同信息的摘要。

3. METEOR（明确排序的翻译评估指标）

METEOR 是对 BLEU 的改进，解决了一些局限性，例如对词序和同义词的敏感性。METEOR 考虑了 n-gram 的精度，并考虑了同义词匹配、词干提取和词序。通过考虑这些因素，METEOR 提供了比 BLEU 更灵活的评估。

• METEOR 考虑了同义词和释义，使其在评估经常出现改写和重新表述的 LLM 摘要时更加稳健。

• 它还结合了精确度、召回率和同义词匹配，对摘要的质量提供了更全面的评估。

然而，与 ROUGE 和 BLEU 一样，METEOR 严重依赖参考摘要，这使其容易受到参考数据引入的偏差的影响。

4. BERTScore

BERTScore 利用预先训练的 BERT 模型来评估文本，方法是计算生成的摘要和参考摘要的嵌入之间的相似度。此指标使用词嵌入之间的余弦相似度来评估 LLM 生成的文本的质量，提供比传统的基于 n-gram 的指标更具语义性的评估。

• 与 ROUGE、BLEU 和 METEOR 不同，BERTScore 捕捉的是语义含义，而不是精确的词语重叠。

• 它评估摘要的流畅性、上下文相关性和整体含义，而不仅仅是其与参考摘要的词语级别相似性​​。

BERTScore 在使用 LLM 进行文本摘要评估方面广受欢迎，因为它在语义内容方面与人类判断非常接近。然而，由于需要使用 BERT 或类似模型生成嵌入，因此计算成本很高。

5. G-评估

G-Eval 是一种相对较新的文本摘要评估指标，强调概括性和适应性。它将内容相关性、​​语言质量和覆盖范围等多项评估标准整合为一个指标。G-Eval 侧重于摘要模型在不同领域的概括能力以及它在生成适用于不同情境的摘要方面的有效性。

• G-Eval 结合了覆盖率和相关性等多个维度，提供了对摘要质量的全面视图，而 ROUGE 或 BLEU 等其他指标可能会忽略这一点。

• 它有助于评估实际应用中的 LLM 摘要模型，其中不同类型的内容可能需要不同的摘要方法。

尽管 G-Eval 较新，但它的广泛标准使其非常适合评估 LLM 摘要模型在新闻、科学论文和技术文档等不同应用中的性能。

选择正确的 LLM 摘要指标取决于摘要任务的具体要求。例如，BERTScore 和 G-Eval 可以更细致地洞察语义质量，而 ROUGE 和 BLEU 则有助于衡量内容重叠。每个指标都有其优点和局限性，通常，这些指标的组合可以提供对摘要性能的最佳评估。

这些指标通常与标准基准一起使用，以比较 LLM 在生成综合摘要方面的表现。让我们来看看这个领域的一些著名基准。

LLM 总结基准示例

评估大型语言模型 (LLM) 的文本摘要依赖于提供标准化比较框架的强大基准。这些基准通常决定了 LLM 摘要排行榜上的排名，并且对于评估各种任务中的模型至关重要。以下是LLM 摘要领域中一些最突出的基准：

1. CNN/DailyMail

   该基准广泛用于测试抽象摘要。它将新闻文章与多句摘要配对，挑战模型从长篇文本中提取关键信息。该数据集特别适合评估需要全面摘要的任务中的 LLM。

2. Gigaword

   Gigaword 专注于极端摘要，其目标是从输入文本生成简洁的单行摘要或标题。它是测试摘要模型的简洁性和信息量的绝佳基准。

3. XSum（极简摘要）

   XSum 专为单文档摘要而设计，侧重于创建高度简洁的摘要。它包括 BBC 新闻文章和专业撰写的单句摘要，使其成为抽象摘要的严格基准。

4. PubMed

   该数据集针对生物医学领域的摘要。它包含超过 200,000 篇带摘要的科学论文，测试了 LLM 处理领域特定术语和密集内容的能力。它对于评估研究和医疗保健应用中的模型特别有价值。

5. SAMSum

   SAMSum 是总结对话数据的独特基准。它包含超过 16,000 条人工编写的聊天摘要，用于评估模型将非正式对话和零散语言处理为连贯摘要的能力。

6. GovReport

   GovReport 专注于总结政府报告，提供高度正式和结构化的文本数据集。它测试模型准确、连贯地总结密集的政策导向文件的能力。

借助这些基准，研究人员和专业人员可以评估和改进 LLM 在文本摘要方面的性能。您可以查看此Reddit 帖子以进一步了解 LLM 基准，其中已对几种流行的 LLM 进行了文本摘要任务的基准测试，如下所示。

了解如何使用 LLM 通过 ProjectPro 完成总结任务！

使用大型语言模型 (LLM) 进行摘要任务可能具有挑战性，尤其是对于初学者而言。最大的障碍之一是只有少数 LLM 是开源的，因此很难访问。此外，由于生成式人工智能是一项相对较新的技术，因此在网上找到可靠且最新的资源可能很困难。

常见问题解答

1. 如何评价LLM Summarization？

LLM 摘要使用 ROUGE、BLEU 和 METEOR 等指标进行评估，以将生成的摘要与参考文本进行比较。BERTScore 和 G-Eval 等高级方法可以测量语义相似度。人工评估通过评估流畅度、连贯性和事实准确性来补充这些指标，以确保稳健的性能。

2. LLM 总结如何发挥作用？

LLM 摘要通过处理输入文本来识别关键点。提取方法直接选择重要短语，而抽象方法通过改写或解释内容来生成摘要。预训练的 LLM 利用大量数据集和微调架构来提供针对特定任务或上下文的摘要。

3. LLM摘要模型训练的前提条件是什么？

先决条件包括具有输入输出摘要对的大型高质量文本数据集、GPU 等计算资源以及预训练的 LLM 架构。熟悉自然语言处理 (NLP) 框架、标记化技术和评估指标至关重要。微调需要领域知识和适当的学习率优化。