Chain of Density Prompting: differenze tra le versioni

Versione attuale delle 16:26, 17 ago 2024

Il Chain of Density è una nuova tecnica che crea riepiloghi altamente condensati, ma ricchi di informazioni da testi di lunga durata. Funziona estraendo in modo iterativo le entità essenziali dal testo di partenza e riscrivendo il riassunto per incorporare ogni volta più entità (senza perdere le entità precedenti), risultando in una "catena" di riassunti sempre più fitti.

Questa implementazione richiede un lungo input di testo (ad esempio articoli, blog, white paper, documenti) e lo esegue attraverso cicli multipli di estrazione delle entità e riscrittura del riepilogo per produrre un riassunto finale denso contenente solo le informazioni critiche dalla fonte.

I principali vantaggi dell’approccio includono:

Produrre riassunti altamente compressi, ma fedeli
Catturare dettagli e concetti chiave da testi complessi e di lunga durata
Distillazione iterativa della densità delle informazioni
Sfruttare le funzionalità di modelli linguistici di grandi dimensioni per il riepilogo

Link

Paper

From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting (Settembre 2023): paper originale

Github

Chain of Density

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 [[Category:framework]]
+Il '''Chain of Density''' è una nuova tecnica che crea riepiloghi altamente condensati, ma ricchi di informazioni da testi di lunga durata. Funziona estraendo in modo iterativo le '''[[entità]]''' essenziali dal testo di partenza e riscrivendo il riassunto per incorporare ogni volta più entità (senza perdere le entità precedenti), risultando in una "'''catena'''" '''di riassunti''' sempre più fitti.
+Questa implementazione richiede un lungo input di testo (ad esempio articoli, blog, white paper, documenti) e lo esegue attraverso cicli multipli di estrazione delle entità e riscrittura del riepilogo per produrre un riassunto finale denso contenente solo le informazioni critiche dalla fonte.
+I principali '''vantaggi''' dell’approccio includono:
+* Produrre riassunti altamente compressi, ma fedeli
+* Catturare dettagli e concetti chiave da testi complessi e di lunga durata
+* Distillazione iterativa della densità delle informazioni
+* Sfruttare le funzionalità di modelli linguistici di grandi dimensioni per il riepilogo
+== Link ==
+=== Paper ===
+[https://arxiv.org/pdf/2309.04269.pdf From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting (Settembre 2023)]: paper originale
+=== Github ===
+[https://github.com/richawo/chain-of-density Chain of Density]
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