OmniThink: Расширение границ знаний в машинном письме через мышление

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

January 16, 2025
Авторы: Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Ningyu Zhang, Jiang Yong, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen
cs.AI

Аннотация

Машинное письмо с использованием больших языковых моделей часто опирается на генерацию с усилением поиска. Однако эти подходы остаются ограниченными предопределенным рамками модели, что ограничивает генерацию содержания с богатой информацией. Конкретно, информация, полученная стандартным способом, часто не имеет глубины, полезности и страдает от избыточности, что негативно сказывается на качестве созданных статей, приводя к поверхностным, повторяющимся и неоригинальным результатам. Для решения этих проблем мы предлагаем OmniThink, фреймворк для машинного письма, который эмулирует человекоподобный процесс итеративного расширения и рефлексии. Основная идея за OmniThink заключается в имитации когнитивного поведения обучающихся, постепенно углубляющих свои знания по темам. Экспериментальные результаты показывают, что OmniThink улучшает плотность знаний созданных статей, не жертвуя такими метриками, как связность и глубина. Оценки людей и обратная связь экспертов дополнительно подчеркивают потенциал OmniThink в решении реальных проблем в создании статей большого объема.
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.

Summary

AI-Generated Summary

Обзор статьи

Созданный фреймворк OmniThink для машинного письма имитирует когнитивные процессы человека, улучшая качество и плотность знаний в генерируемых статьях. Метод позволяет создавать более качественные и содержательные статьи за счет имитации когнитивного поведения учащихся.

Основной вклад

Основной вклад работы заключается в предложении фреймворка OmniThink, способного генерировать статьи высокого качества с углубленным содержанием, используя процессы расширения и отражения для глубокого понимания темы.

Контекст исследования

Работа позиционируется в области машинного письма, стремясь улучшить информативность и полезность сгенерированных текстов, а также исследовать методы комбинирования глубокого рассуждения с взаимодействием человека и компьютера.

Ключевые термины

  • Фреймворк OmniThink
  • Когнитивные процессы
  • Плотность знаний
  • Процесс расширения и отражения
  • Метрики качества статей

Фон исследования

Исследование проведено в области машинного письма с целью улучшения качества генерируемых статей. Существующие методы имеют ограничения в создании содержательных текстов, что привело к необходимости разработки нового подхода, учитывающего когнитивные процессы.

Пробелы в исследованиях

  • Ограничения существующих методов в создании статей высокого качества.
  • Недостаточное внимание к плотности знаний в генерируемых текстах.
  • Отсутствие методов, имитирующих когнитивное поведение для улучшения содержания статей.

Технические препятствия

  • Необходимость разработки эффективного процесса генерации статей с глубоким содержанием.
  • Требование к созданию метрик для оценки качества статей, учитывающих плотность знаний и другие аспекты.

Предыдущие подходы

Существующие решения в области машинного письма не всегда способны обеспечить высокое качество и содержание генерируемых статей, что требует новых инноваций в данной области.

Методология

В работе использован фреймворк OmniThink, основанный на процессах расширения и отражения для генерации статей высокого качества с углубленным содержанием.

Теоретическое основание

  • Использование когнитивных процессов для имитации поведения учащихся.
  • Применение процессов расширения и отражения для глубокого понимания темы.

Техническая архитектура

  • Фреймворк делится на этапы: Получение информации, Структурирование плана и Композиция статьи.
  • Использование метрики Плотности знаний (KD) для оценки содержательности текста.

Детали реализации

  • Анализ узлов информационного дерева на этапе расширения.
  • Использование векторных представлений SentenceBERT для анализа плана и структуры статьи.

Инновационные аспекты

  • Применение процессов расширения и отражения для улучшения качества статей.
  • Введение метрики Плотности знаний для оценки содержательности текстов.

Экспериментальная проверка

Эксперименты проведены на датасете WildSeek для оценки эффективности метода OmniThink по сравнению с базовыми методами.

Настройка

  • Использование параметров температуры и top_pat в процессе генерации статей.
  • Поиск информации через API Bing с возвратом 5 веб-страниц на запрос.

Метрики

  • Оценка качества статей по метрикам Релевантность, Ширина, Глубина, Новизна, Разнообразие информации и Плотность знаний.
  • Сравнение с базовыми методами и упрощенной версией без динамического расширения и отражения.

Результаты

  • OmniThink продемонстрировал выдающуюся производительность по всем метрикам, особенно выделяясь в метрике Новизны.
  • Сравнение с упрощенной версией показало значительное ухудшение в качестве статей.

Сравнительный анализ

  • Анализ влияния процессов расширения и отражения на качество статей.
  • Исследование влияния глубины поиска информации на плотность знаний и разнообразие информации.

Влияние и последствия

Работа представляет значительный вклад в область машинного письма, улучшая качество и содержание генерируемых статей.

Основные результаты

  • Улучшение качества статей с помощью фреймворка OmniThink.
  • Превосходство по метрикам качества статей, особенно в Новизне.

Ограничения

  • Несовпадение автоматической и человеческой оценки по метрике Novelty.
  • Необходимость развития строгих методов оценки для точного измерения производительности модели.

Будущие направления

  • Дальнейшее исследование методов машинного письма с учетом глубокого рассуждения и взаимодействия человека и компьютера.

Практическое значение

  • Улучшение информативности и полезности генерируемого текста в машинном письме.
  • Планируется развитие более гибких стратегий поиска информации в контексте метода OmniThink.
PDF482January 17, 2025