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个性化写作时可以先利用ai搜集相关资料完成大纲撰写然后再利用这篇文章的内容去优化、改进大纲。
1.整体介绍
一种名为 LLMxMapReduce-V2 的创新方法已被开发出来旨在增强大型语言模型 (LLM) 从海量信息中生成长篇报告的能力 [cite: 4, 176]。 该方法采用一个集成框架利用熵驱动的卷积测试时扩展来处理和综合极长的输入材料 [cite: 176]。 它解决的主要挑战是有效整合和分析来自广泛输入的相关信息这对当前的大型语言模型来说仍然是一个难题 [cite: 3]。
LLMxMapReduce-V2 的核心灵感来自卷积神经网络它通过迭代地将局部特征整合为更全面的全局表征 [cite: 5]。 它从传统的简单选择相关信息的“提取式”方法转向“集成式”方法综合更广泛的内容以捕捉复杂的联系 [cite: 13, 28]。
该方法论以信息瓶颈理论的分析为指导 [cite: 29, 52]。 该分析强调了创建信息丰富度的中间表征——“骨架”和“摘要”——对于提高最终输出质量的重要性 [cite: 30, 42]。
LLMxMapReduce-V2 框架主要分三个阶段运行 初始化根据主题和提供的资源创建一个初始“骨架”或大纲 [cite: 64]。 这个骨架随后指导从源材料中生成结构化的“摘要” [cite: 64]。 骨架是通过对参考文献进行聚类为每个聚类生成一个局部骨架然后将它们合并而形成的 [cite: 60]。 骨架的每个部分都详细说明了为摘要提取哪些信息“摘要构建”以及如何使用这些信息“摘要分析” [cite: 56]。 骨架改进此阶段利用从生成的摘要中获得的反馈来完善初始骨架 [cite: 65]。 它采用两种关键机制 熵驱动的卷积该技术使用多层处理来聚合反馈并改进骨架 [cite: 82]。 该过程涉及根据其估计的信息熵对反馈进行抽样以确保信息量最丰富的建议得到优先处理 [cite: 83, 84]。N选优自精炼 (Best-of-N Self-Refinement)在卷积步骤之后该策略会为骨架生成多个候选的精炼版本并选择信息熵最高的版本以确保最佳的全局信息整合 [cite: 89, 90, 91]。 报告构建在最后阶段优化后的骨架和相应的摘要被用来生成最终的文章 [cite: 67, 92]。 每个部分的内容都以结构化的、拓扑感知的方式生成确保摘要中的信息得到充分利用 [cite: 94]。
2.初始化 骨架改进详解
好的我们以一个具体的虚构实例来展示LLMxMapReduce-V2前两个阶段的完整流程。假设我们的任务是撰写一篇关于**“大语言模型中的可控文本生成”**的综述。 2.1 阶段一初始化 (Initialization)
此阶段的目标是创建一份初始的、结构化的综述大纲骨架并根据它生成每篇参考文献的摘要。
1. 输入 (Input)
主题 (Topic): “大语言模型中的可控文本生成” [cite: 48]。参考文献 (Resources): 假设我们有30篇相关的学术论文 [cite: 59]。
2. 骨架初始化 (Skeleton Initialization) 聚类 (Clustering): 系统首先将这30篇论文聚类。假设它们被分为3个簇 [cite: 60] 簇1 (C1): 10篇关于“控制属性”如情感、文体的论文。簇2 (C2): 12篇关于“控制结构”如内容规划、关键词的论文。簇3 (C3): 8篇关于“解码策略”如修改Logits的论文。 生成局部骨架: LLM为每个簇生成一个局部骨架 [cite: 60]。 C1的局部骨架: 可能包含“情感控制”、“文体转换”等章节。C2的局部骨架: 可能包含“基于规划的生成”、“关键词引导”等章节。C3的局部骨架: 可能包含“加权解码”、“即插即用方法”等章节。 聚合 (Aggregation): 系统将这些局部骨架聚合成一个统一的初始骨架 S^(0) [cite: 60]。它可能看起来像这样 # 综述大语言模型中的可控文本生成
1. 引言
2. 基于属性的控制方法2.1 情感与情绪控制2.2 主题与文体控制
3. 基于结构规划的控制方法3.1 内容规划与关键词引导
4. 基于解码策略的控制方法4.1 加权解码与Logits修改
5. 结论3. 骨架指导的摘要生成 (Skeleton-Guided Digest Generation) 现在系统使用这个初始骨架来指导对每一篇参考文献的摘要生成。我们以**第2.1节“情感与情绪控制”**为例。当处理一篇关于“通过Prompt微调实现情感控制”的论文时骨架会提供如下指令这与原文图2的结构一致 [cite: 56, 58] ### 2.1 情感与情绪控制
Digest Construction:
请从该论文中提取其用于情感控制的具体技术、实验设置、以及关键的量化结果。Digest Analysis:
请将该论文的方法与其它情感控制方法进行对比分析其优缺点。生成摘要与反馈: LLM根据上述指令阅读论文生成一份摘要 Dr同时它还会提供对骨架的反馈 Fr [cite: 69]。 摘要 (Dr): “该论文提出一种Prompt-Tuning方法通过在输入中加入情感引导词如‘积极的’来控制输出的情感。实验表明在SST-2数据集上情感控制准确率达到95%。”反馈 (Fr): “当前的骨架只提到了情感控制但这篇论文还探讨了‘情绪强度’的控制如‘非常积极’ vs ‘有点积极’。建议在骨架中增加一个关于‘控制粒度’的子章节。” 2.2 阶段二骨架改进 (Skeleton Improvement)
这个阶段直接承接第一阶段的产出其核心任务是利用在摘要生成过程中收集到的全部反馈对初始骨架 S^(0) 进行迭代优化从而提升其深度和广度。
1. 输入 (Input) - 承接第一阶段
初始骨架 S^(0): 就是我们在第一阶段创建的那个包含5个章节的综述大纲。反馈集合: 在第一阶段为全部30篇论文生成摘要时我们收集了一系列的反馈 Fr。其中就包括我们之前举例的那条关键反馈 来自第一阶段的具体反馈 (Fr): “当前的骨架只提到了情感控制但这篇论文还探讨了‘情绪强度’的控制如‘非常积极’ vs ‘有点积极’。建议在骨架中增加一个关于‘控制粒度’的子章节。” 此外假设还有其他论文的反馈提到了“应讨论可控生成中的偏见问题”。
2. 熵驱动的卷积 (Entropy-Driven Convolution) - 处理第一阶段的反馈 反馈聚合与熵评估: 系统现在会处理收到的所有反馈。它发现多篇论文都触发了关于“控制粒度”的反馈这证明了该主题的重要性。系统评估认为将这个主题加入骨架会显著提升其信息的完整性即增加信息熵。因此这条反馈在接下来的采样中被选中的概率会很高。 采样与卷积: 在此步骤中系统高概率地采样了“增加控制粒度”这条反馈。同时另一条高价值反馈“讨论偏见问题”也被选中。卷积函数 f_conv 会将这两条源自第一阶段的具体反馈进行整合生成一个更全面、更结构化的修改指令 ΔS 卷积后的修改指令 (ΔS): “在每个控制方法章节如2.1节下增加一个子节分别讨论其控制的粒度和可能引入的社会偏见。” 通过这一步来自第一阶段的、零散的反馈被提炼和升华为对骨架的结构性修改建议。
3. N选优自精炼 (Best-of-N Self-Refinement) - 在新基础上进行全局优化 经过卷积步骤骨架已经被初步优化了即已经加入了关于“粒度”和“偏见”的子章节。现在系统在此基础上进行更高层次的全局优化。它会生成N个例如3个不同的整体调整方案 方案A: 在综述末尾增加一个全新的章节“6. 未来研究方向”。方案B: 将第2、3、4章重组为“隐式控制”和“显式控制”两大类。方案C: 保持现有结构但在每个章节中都加入“局限性分析”的小节。 熵评估与最终选择: “LLM-as-judge”会评估这三个方案。它可能会判定方案A增加“未来研究方向”的价值最高因为它为综述提供了前瞻性视角极大地丰富了全局信息。因此系统采纳方案A。
最终产出: 经过这个环环相扣的过程源于第一阶段具体反馈的局部修改以及第二阶段的全局优化共同将初始骨架演化为了一个更完善的最终骨架 S*。
# 综述大语言模型中的可控文本生成
1. 引言
2. 基于属性的控制方法2.1 情感与情绪控制2.1.1 控制粒度与社会偏见 -- 源于第一阶段反馈的修改2.2 主题与文体控制2.2.1 控制粒度与社会偏见 -- 源于第一阶段反馈的修改...
5. 结论
6. 未来研究方向 -- N选优自精炼的全局优化结果通过这样详细的流程展示我们可以清晰地看到第二阶段并非凭空开始而是紧密依赖并系统化地处理了第一阶段产生的具体反馈从而实现了骨架质量的螺旋式上升。
3.报告构建
好的我们接着之前的例子详细介绍第三阶段即最后的内容生成阶段。 阶段三拓扑感知内容生成 (Topology-Aware Content Generation)
这是生成最终综述文章的最后一个阶段。它的输入是第二阶段产出的优化后的骨架 S* 和与之对应的、重新生成并优化的摘要集合 {D_r*} [cite: 92]。
此阶段的核心是“拓扑感知”意味着生成过程严格遵循在第一、二阶段建立和优化的树状拓扑结构 (T(V,E)) [cite: 93]。内容不是一次性生成的而是以“节点级别” (node-level) 逐个章节地生成这种方式能更好地聚焦于每个部分的细节并充分利用摘要中的信息 [cite: 94]。
该过程分为两种情况叶子节点的生成和非叶子节点的生成。
1. 叶子节点内容生成 (Leaf Node Generation)
叶子节点是树状结构中最底层的、没有子章节的节点。
实例: 在我们之前的例子中2.1.1 控制粒度与社会偏见 就是一个叶子节点。过程: 模型会调用一个专门的叶子节点生成函数 g_leaf(·) [cite: 95]。该函数的输入包括 优化后骨架中针对 2.1.1 节的“摘要分析” (s_v*) 部分它可能指示“请详细对比不同论文在实现控制粒度上的差异并分析各自可能带来的偏见风险。”所有与 2.1.1 节主题相关的、优化后的论文摘要 ({d_{r,v}*})。 根据这些输入LLM会生成该小节的具体内容详细比较不同论文的技术细节和观点产出深入的分析性文字 [cite: 95]。
2. 非叶子节点内容生成 (Non-Leaf Node Generation)
非叶子节点是拥有子章节的父节点负责承上启下。
实例: 2.1 情感与情绪控制 就是 2.1.1 的父节点是一个非叶子节点。过程: 当生成 2.1 节的内容时模型会调用非叶子节点生成函数 g_non-leaf(·) [cite: 96]。其输入除了自身的骨架指令和相关摘要外还额外包括其所有子节点已生成的内容也就是我们刚刚生成的 2.1.1 节的完整文本 ({y_v}) [cite: 96]。这样做的目的是为了让父章节的内容更具统领性和全面性 (overarching and comprehensive) [cite: 96]。LLM会根据子章节的详细内容生成一段引导性或总结性的文字。例如它可能会写道“情感与情绪控制是可控生成的关键方向之一。研究者们不仅探索了基本的情感类别控制还深入到了控制的粒度及其可能带来的社会偏见等复杂问题中下文将对此进行详细阐述。” 这样就自然地引出了 2.1.1 节的详细内容。
通过这种从叶子节点到根节点的、自下而上的拓扑感知生成方式LLMxMapReduce-V2确保了最终生成的综述文章不仅细节丰富、忠于原文而且章节之间衔接自然、逻辑结构严谨、层次分明。 文章转载自： http://www.morning.sqqdy.cn.gov.cn.sqqdy.cn http://www.morning.nxbkw.cn.gov.cn.nxbkw.cn http://www.morning.lslin.com.gov.cn.lslin.com http://www.morning.rltsx.cn.gov.cn.rltsx.cn http://www.morning.zffps.cn.gov.cn.zffps.cn http://www.morning.mwbqk.cn.gov.cn.mwbqk.cn http://www.morning.pznhn.cn.gov.cn.pznhn.cn http://www.morning.dsmwy.cn.gov.cn.dsmwy.cn http://www.morning.sgtq.cn.gov.cn.sgtq.cn http://www.morning.lrdzb.cn.gov.cn.lrdzb.cn http://www.morning.tdmr.cn.gov.cn.tdmr.cn http://www.morning.tpyjr.cn.gov.cn.tpyjr.cn http://www.morning.ybhrb.cn.gov.cn.ybhrb.cn http://www.morning.cwfkm.cn.gov.cn.cwfkm.cn http://www.morning.xcdph.cn.gov.cn.xcdph.cn http://www.morning.jtqxs.cn.gov.cn.jtqxs.cn http://www.morning.xlndf.cn.gov.cn.xlndf.cn http://www.morning.lxkhx.cn.gov.cn.lxkhx.cn http://www.morning.npqps.cn.gov.cn.npqps.cn http://www.morning.jljiangyan.com.gov.cn.jljiangyan.com http://www.morning.zfgh.cn.gov.cn.zfgh.cn http://www.morning.gwkwt.cn.gov.cn.gwkwt.cn http://www.morning.gpcy.cn.gov.cn.gpcy.cn http://www.morning.lcqrf.cn.gov.cn.lcqrf.cn http://www.morning.ndpzm.cn.gov.cn.ndpzm.cn http://www.morning.xkyqq.cn.gov.cn.xkyqq.cn http://www.morning.qinhuangdjy.cn.gov.cn.qinhuangdjy.cn http://www.morning.tgts.cn.gov.cn.tgts.cn http://www.morning.nwpnj.cn.gov.cn.nwpnj.cn http://www.morning.tyrlk.cn.gov.cn.tyrlk.cn http://www.morning.gjssk.cn.gov.cn.gjssk.cn http://www.morning.nggbf.cn.gov.cn.nggbf.cn http://www.morning.zpxwg.cn.gov.cn.zpxwg.cn http://www.morning.skbkq.cn.gov.cn.skbkq.cn http://www.morning.fmdvbsa.cn.gov.cn.fmdvbsa.cn http://www.morning.ypfw.cn.gov.cn.ypfw.cn http://www.morning.rlwcs.cn.gov.cn.rlwcs.cn http://www.morning.kqbwr.cn.gov.cn.kqbwr.cn http://www.morning.ntgrn.cn.gov.cn.ntgrn.cn http://www.morning.0small.cn.gov.cn.0small.cn http://www.morning.ccyjt.cn.gov.cn.ccyjt.cn http://www.morning.tfsyk.cn.gov.cn.tfsyk.cn http://www.morning.dxpqd.cn.gov.cn.dxpqd.cn http://www.morning.a3e2r.com.gov.cn.a3e2r.com http://www.morning.tqrjj.cn.gov.cn.tqrjj.cn http://www.morning.tbhf.cn.gov.cn.tbhf.cn http://www.morning.mwkwg.cn.gov.cn.mwkwg.cn http://www.morning.yfphk.cn.gov.cn.yfphk.cn http://www.morning.gtcym.cn.gov.cn.gtcym.cn http://www.morning.hwpcm.cn.gov.cn.hwpcm.cn http://www.morning.fpngg.cn.gov.cn.fpngg.cn http://www.morning.xhftj.cn.gov.cn.xhftj.cn http://www.morning.sfwfk.cn.gov.cn.sfwfk.cn http://www.morning.mqwdh.cn.gov.cn.mqwdh.cn http://www.morning.muzishu.com.gov.cn.muzishu.com http://www.morning.nxkyr.cn.gov.cn.nxkyr.cn http://www.morning.qykxj.cn.gov.cn.qykxj.cn http://www.morning.mnjwj.cn.gov.cn.mnjwj.cn http://www.morning.gkktj.cn.gov.cn.gkktj.cn http://www.morning.mprky.cn.gov.cn.mprky.cn http://www.morning.gfrjs.cn.gov.cn.gfrjs.cn http://www.morning.nsfxt.cn.gov.cn.nsfxt.cn http://www.morning.bpds.cn.gov.cn.bpds.cn http://www.morning.cnwpb.cn.gov.cn.cnwpb.cn http://www.morning.lmxrt.cn.gov.cn.lmxrt.cn http://www.morning.jgrjj.cn.gov.cn.jgrjj.cn http://www.morning.wyrsn.cn.gov.cn.wyrsn.cn http://www.morning.yhrfg.cn.gov.cn.yhrfg.cn http://www.morning.ffptd.cn.gov.cn.ffptd.cn http://www.morning.lkpzx.cn.gov.cn.lkpzx.cn http://www.morning.klrpm.cn.gov.cn.klrpm.cn http://www.morning.ygwyt.cn.gov.cn.ygwyt.cn http://www.morning.bppml.cn.gov.cn.bppml.cn http://www.morning.tnhmp.cn.gov.cn.tnhmp.cn http://www.morning.tbbxn.cn.gov.cn.tbbxn.cn http://www.morning.lbpfl.cn.gov.cn.lbpfl.cn http://www.morning.hxbps.cn.gov.cn.hxbps.cn http://www.morning.yrkdq.cn.gov.cn.yrkdq.cn http://www.morning.dqwkm.cn.gov.cn.dqwkm.cn http://www.morning.pdtjj.cn.gov.cn.pdtjj.cn
