OmniThink: Espandere i confini della conoscenza nella scrittura automatica tramite il pensiero

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

January 16, 2025

Autori: Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Ningyu Zhang, Jiang Yong, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen

cs.AI

Abstract

La scrittura automatica con grandi modelli linguistici spesso si basa sulla generazione potenziata da recupero. Tuttavia, questi approcci rimangono confinati entro i confini del campo predefinito del modello, limitando la generazione di contenuti con informazioni dettagliate. In particolare, le informazioni recuperate in modo standard tendono a mancare di profondità, utilità e soffrono di ridondanza, il che influisce negativamente sulla qualità degli articoli generati, portando a output superficiali, ripetitivi e poco originali. Per affrontare tali problemi, proponiamo OmniThink, un framework di scrittura automatica che emula il processo umano di espansione e riflessione iterativa. L'idea principale dietro OmniThink è simulare il comportamento cognitivo degli apprendisti mentre approfondiscono progressivamente le loro conoscenze sugli argomenti. I risultati sperimentali dimostrano che OmniThink migliora la densità di conoscenza degli articoli generati senza compromettere metriche come coerenza e profondità. Valutazioni umane e feedback degli esperti evidenziano ulteriormente il potenziale di OmniThink nel affrontare sfide reali nella generazione di articoli di lunga durata.

English

Machine writing with large language models often relies on retrieval-augmented generation. However, these approaches remain confined within the boundaries of the model's predefined scope, limiting the generation of content with rich information. Specifically, vanilla-retrieved information tends to lack depth, utility, and suffers from redundancy, which negatively impacts the quality of generated articles, leading to shallow, repetitive, and unoriginal outputs. To address these issues, we propose OmniThink, a machine writing framework that emulates the human-like process of iterative expansion and reflection. The core idea behind OmniThink is to simulate the cognitive behavior of learners as they progressively deepen their knowledge of the topics. Experimental results demonstrate that OmniThink improves the knowledge density of generated articles without compromising metrics such as coherence and depth. Human evaluations and expert feedback further highlight the potential of OmniThink to address real-world challenges in the generation of long-form articles.