面向长文本的多模型协作摘要架构：多LLM文本摘要方法

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来源 ：DeepHub IMBA 本文 约2800字 ，建议阅读 5分钟 本文介绍了面向长文本的多模型协作摘要架构的文本摘要方法。 ‍ 多LLM摘要框架在每轮对话中包含两个基本步骤:生成和评估。这些步骤在多LLM分散式摘要和集中式摘要中有所不同。在两种策略中，k个不同的LLM都会生成多样化的文本摘要。然而在评估阶段,多LLM集中式摘要方法使用单个LLM来评估摘要并选择最佳摘要,而分散式多LLM摘要则使用k个LLM进行评估。 论文提出的方法旨在处理长文本文档输入,这类文档可能包含数万字,通常超出大多数标准LLM的上下文窗口限制，论文建立了一个两阶段处理流程:首先将源文档分块,独立summarize每个源文档块,然后对连接后的中间结果进行第二轮分块和摘要。在这两个阶段中,两种框架都允许多个LLM协作,最终收敛到一个高质量的完整原始参考文档摘要。 集中式多LLM摘要 ………………………………