Prompt Chaining or Stepwise Prompt? Refinement in Text Summarization

大型语言模型（LLMs）已经证明了它们可以通过模仿人类的迭代过程来改善摘要质量，这个过程包括批判和改进，从初始草稿开始。两种策略被设计来执行这个迭代过程：Prompt Chaining和Stepwise Prompt。Prompt Chaining通过一系列三个不同的提示来协调起草、批判和改进阶段，而Stepwise Prompt则将这些阶段集成在一个单一的提示中。然而，这两种方法的相对有效性尚未得到广泛的研究。本文致力于在文本摘要的背景下研究和比较这两种方法，以确定哪种方法最为有效。实验结果表明，Prompt Chaining方法可以产生更有利的结果。这可能是因为Stepwise Prompt方法可能根据我们的多种实验产生模拟的改进过程。由于改进是适应不同任务的，我们的结论有可能推广到其他应用中，从而提供有助于LLMs更广泛发展的见解。

本论文旨在比较两种文本摘要迭代方法的效果，即Prompt Chaining和Stepwise Prompt。这两种方法都是基于大型语言模型的迭代过程，但它们的效果如何尚未得到广泛研究。

通过实验比较，论文发现Prompt Chaining方法可以产生更好的结果。这可能是因为Stepwise Prompt方法产生了一种模拟的改进过程。通过这项研究，可以为其他任务的开发提供洞见。

论文使用了两种不同的迭代方法来生成文本摘要，并比较它们的效果。实验结果表明，Prompt Chaining方法的效果更好。此外，论文还提供了有关大型语言模型迭代过程的深入见解。

最近的研究主要集中在大型语言模型的应用上，包括文本生成、摘要和翻译等。其中一些相关的论文包括《GPT-3：语言模型的新里程碑》和《使用Transformer进行序列到序列学习》。