대형 언어 모델을 사용하여 위키백과와 유사한 기사를 처음부터 작성하는 보조

우리는 대형 언어 모델을 적용하여 위키백과 페이지와 유사한 폭과 깊이를 가진 체계적이고 근거 있는 장문의 기사를 처음부터 작성하는 방법을 연구합니다. 이 잘 탐구되지 않은 문제는 사전 작성 단계에서 새로운 도전 과제를 제시하며, 여기에는 주제를 조사하고 글쓰기 전에 개요를 준비하는 방법이 포함됩니다. 우리는 STORM을 제안합니다. 이는 주제 개요의 합성을 위한 검색 및 다각적 질문 제기를 통한 작성 시스템입니다. STORM은 (1) 주어진 주제를 조사하는 다양한 관점을 발견하고, (2) 서로 다른 관점을 가진 작가들이 신뢰할 수 있는 인터넷 소스에 근거한 주제 전문가에게 질문하는 대화를 시뮬레이션하며, (3) 수집한 정보를 큐레이션하여 개요를 만드는 방식으로 사전 작성 단계를 모델링합니다. 평가를 위해 우리는 최근 고품질 위키백과 기사의 데이터셋인 FreshWiki를 큐레이션하고, 사전 작성 단계를 평가하기 위한 개요 평가를 형성합니다. 우리는 또한 경험이 풍부한 위키백과 편집자로부터 피드백을 수집합니다. 개요 기반 검색 증강 기준선으로 생성된 기사와 비교할 때, STORM의 기사는 조직적이라고 평가되는 비율이 25% 절대 증가하였고(조직 관리), 범위가 더 넓다고 평가되는 비율이 10% 증가했습니다. 전문가 피드백은 출처 편향 전이 및 관련 없는 사실과의 과도한 연관과 같은 근거 있는 장문의 기사를 생성하는 데 새로운 도전 과제를 식별하는 데도 도움이 됩니다.