OmniThink: Het Verleggen van Kennisgrenzen in Machine Schrijven door Denken

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

January 16, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Machine writing met grote taalmodellen vertrouwt vaak op generatie met toegevoegde ophaling. Echter blijven deze benaderingen beperkt binnen de grenzen van het vooraf gedefinieerde bereik van het model, wat de generatie van inhoud met rijke informatie beperkt. Specifiek ontbreekt het vaak aan diepte, bruikbaarheid en vertoont het redundantie, wat de kwaliteit van gegenereerde artikelen negatief beïnvloedt, wat resulteert in oppervlakkige, repetitieve en onoriginele resultaten. Om deze problemen aan te pakken, stellen we OmniThink voor, een machine schrijfkader dat het menselijke proces van iteratieve uitbreiding en reflectie nabootst. Het kernidee achter OmniThink is om het cognitieve gedrag van leerlingen te simuleren terwijl ze geleidelijk hun kennis van de onderwerpen verdiepen. Experimentele resultaten tonen aan dat OmniThink de kennisdichtheid van gegenereerde artikelen verbetert zonder afbreuk te doen aan metrieken zoals coherentie en diepte. Menselijke evaluaties en expertfeedback benadrukken verder het potentieel van OmniThink om uitdagingen in de echte wereld aan te pakken bij de generatie van langere artikelen.

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.