200 字带你看完一本书,GPT-3 已经会给长篇小说写摘要了
导读:200 字带你看完一本书,GPT-3 已经会给长篇小说写摘要了 现在,AI 能帮你 200 字看完一段 12 万词的长篇小说了!比如这样一段 121567 词的
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200 字带你看完一本书,GPT-3 已经会给长篇小说写摘要了
优质回答:
现在,AI 能帮你 200 字看完一段 12 万词的长篇小说了!
比如这样一段 121567 词的《傲慢与偏见》原文:
△图源 OpenAI 官网
AI 分四个阶段来总结:
先把原文总结成 276 个摘要(24796 词),然后进一步压缩成 25 个摘要(3272 词),再到 4 个摘要(475 词)。
最终得到一段 175 词的摘要,长度只有原片段的千分之一:
粗略翻译下看看,关键的几个情节都点到了:
这理解力,不禁让人望着某泡面压留下了泪水。
这就是 OpenAI 最新推出的能给任意长度书籍写摘要的模型。
平均 10 万词以上的训练文本,最终能压缩到 400 字以内。
而且这也是源自 OpenAI 精妙的刀法:没错,就是把 GPT-3 数据集里的书籍 / 小说部分抽出来进行训练所得到的模型。
话不多说,一起来看看这个微调版的 GPT-3 模型。
递归任务分解
首先,现将 " 总结一段文本 " 这一任务进行算法上的分解。
如果该文本足够短,就直接进行总结;如果它比较长,就把文本分成小块,并递归地对每一块进行总结。
这就形成了一棵总结任务树:
其中只有叶子任务会对书籍中的原始文本进行操作。
并且,已生成的摘要应该放在同一深度,并按照顺序串联起来。
比如上图中的蓝色任务的先前总结输出就用虚线来表示,这样,每一个摘要都是自然地从上一层任务(前文)流出,以保证那些相距较远的段落能够真正地 " 联系上下文 "。
接下来开始训练:
根据上述的任务树将书籍和其子摘要递归为任务;
从树上抽出一个节点,对应一个带训练的总结任务;
获得训练数据,给该节点以输入;
使用训练数据对模型进行微调。
其中,所有训练数据都来自 GPT-3 中的书籍部分。
研究人员会跳过非叙事性书籍,尽量选择小说类(平均包含超过10 万个单词),因为这些上下文关联性更强的文本对总结任务来说更难。
这一训练过程可以使用新的模型、不同的节点采样策略、不同的训练数据类型(演示和比较)来迭代。
对于演示用的数据,使用标准的交叉熵损失函数进行行为克隆(BC)。
对于比较数据,则通过强化学习(RL)来对抗一个专为人类偏好而训练的奖励模型。
强化学习也有三种变体的抽样任务:
全树
第一棵子树
第一片叶子
训练完成后进行总结,任务的最终目的是追溯出叙述的时间线和整体主题。
每个摘要子任务的目标是将文本压缩 5 到 10 倍,长度上限为 128 到 384 个符号。
优于现有同类模型
实验阶段,研究人员使用了 Goodreads 2020 榜单上的 40 本最受欢迎的书籍,其中囊括了幻想、恐怖、爱情、推理等近 20 个类型。
然后让两名人类研究员和模型同时进行总结,要求双方的摘要质量的一致性接近于 80%。
模型规模分为 175B 和 6B 两种,且训练模式也分为上述的强化学习的三种变体任务。
最后结果中,可以看到第一棵子树 RL 和全树 RL 的总结任务最接近于人类的水平:
并且,也有超过 5% 的 175B 模型的摘要被打到了 6 分(满分 7 分),超过 15% 的摘要被打到 5 分:
研究团队也在最近提出的 BookSum 数据集上进行了测试,结果比现有的长文本总结模型更好:
除此之外,摘要是否能用来回答关于原文的问题也是评估方法之一。
因此,团队将他们的总结模型应用于 NarrativeQA 问题回答数据集,可以看到,虽然没有经过明确的问题回答训练,但在所有的指标上都获得了最好的结果:
作者介绍
这篇研究出自 OpenAI 的 OpenAI Alignment team,他们表示,目前没有开源此模型的计划。
论文一作 Jeff Wu 本硕都毕业于麻省理工大学,在加入 OpenAI 之前有过在谷歌工作的经历。
共同一作 Long Ouyang 本科毕业于哈佛大学,博士则毕业于斯坦福大学的认知心理学专业,主要研究领域为认知科学与概率规划研究。
论文:
https://arxiv.org/abs/2109.10862
OpenAI 官网介绍:
https://openai.com/blog/summarizing-books/
参考链接:
https://venturebeat.com/2021/09/23/openai-unveils-model-that-can-summarize-books-of-any-length/
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