能否用AI帮你快速理解百万字巨著？这可能不再是问题

AI小说 7个月前 lida

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文章主题：AI, 摘要生成, GPT-3

666ChatGPT办公新姿势，助力做AI时代先行者！

博雯发自凹非寺

量子位报道 | 公众号 QbitAI

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：

🌟文章精简大法🌟1. 📝提取精华，浓缩版概要🚀 – 从24,796字的长篇巨著中提炼出关键思想，创建276摘要，每段都是金句！平均每摘要约100词，便于快速浏览和理解。2. 🚀摘要风暴，3272字精华🌟 – 精简版，将276摘要压缩至25个，浓缩的智慧，只需轻轻一扫，3272字带你领略全局。3. 💼高效阅读，475字摘要精华💼 – 深入浅出，4个摘要聚焦要点，每段仅475词，深度学习者必藏之宝！4. 📖快速检索，SEO优化关键词🔍 – 用精准的短语和行业术语，确保每个摘要都富含搜索引擎喜爱的信号，助你轻松找到关键信息。记得，每一次精简都是对内容的升华，让阅读更高效，思考更深邃。🚀原作者及联系方式已隐去，广告成分移除，SEO优化词汇融入其中，保持了原文的核心思想，同时增加了互动性和可读性。

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。

🌟揭秘背后的技艺！🔍OpenAI的独门秘籍——通过筛选GPT-3海量文本资料，特别定制的训练模型由此诞生。它以书籍和小说为素材，展现出非凡的语言魅力和深度理解。每一行代码都蕴含着创新与智慧，这正是技术巨头们追求卓越的匠心所在。想要一窥其风采？快来探索这个AI文学瑰宝吧！🎉

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。

🎨藍色任務的🌟前期概述，我們巧妙地透過波浪線來呈現，每個摘要都像一串流暢的珠子，自然從前文的脈絡中逐漸綻放。這樣設計確保了遙遠段落之間的緊密銜接，就像音符在旋律中有序跳動，讓讀者能輕鬆地跟随故事的節奏。🌍

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。

🌟研究者偏好深邃的小说📚，而非简单的叙述性材料，它们通常富含超10万个词汇的丰富细节，这正是提升摘要技能挑战所在。叙事性的缺失往往导致更高的理解难度，使得非小说类内容在总结过程中显得相对较弱。Narrative-driven texts, with their complex web of connections, offer a more rigorous testing ground for AI’s comprehension abilities.

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

在研究过程中，我们精心选取了来自Goodreads 2020年度热门书单的40部佳作，涵盖了丰富的题材范围，包括但不限于奇幻、惊悚、浪漫与悬疑等多个类型，旨在深入探索阅读的乐趣和多样性。每本书都是经过严格筛选，以确保其质量和相关性，为后续的分析提供坚实基础。

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。

🌟团队实力展现！通过NarrativeQA的挑战测试，他们巧妙地运用总结模型，令人惊讶的是，在无需专门的问答训练下，各项评估指标均达到了卓越水平。🏆数据集上的亮眼成绩，无疑证明了他们的模型具有强大的泛化能力，即使面对未预设的问题，也能给出精准且全面的答案。🌍这不仅是技术的胜利，更是智慧的结晶，为未来的AI叙事开辟了新的可能。