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La escritura automática con modelos de lenguaje a gran escala a menudo se basa en la generación basada en la recuperación, pero el alcance predefinido del modelo limita la creación de contenido enriquecido. La información existente basada en la recuperación carece de profundidad, novedad y redundancia, lo que resulta en artículos generados de manera deficiente. En este documento, proponemos OmniThink, un marco de escritura automática de pensamiento lento que imita el proceso humano de expansión y reflexión iterativas. La idea central de OmniThink es simular el comportamiento cognitivo de un estudiante que profundiza gradualmente su conocimiento de un tema. Los resultados experimentales demuestran que OmniThink mejora la densidad de conocimiento de los artículos generados sin comprometer métricas como la coherencia y la profundidad. La evaluación humana y la retroalimentación de expertos resaltan el potencial de OmniThink para resolver el problema del mundo real de la generación de artículos de formato largo. El código está disponible en https://github.com/zjunlp/OmniThink .
Presentamos OmniThink, un nuevo marco que aborda los problemas de falta de profundidad, falta de novedad y redundancia en la escritura automática basada en búsquedas existente.
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Sugerimos la posibilidad de generar artículos extensos con alta densidad de conocimiento imitando los procesos cognitivos humanos.
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Mejora validada experimentalmente de la densidad del conocimiento manteniendo la consistencia y las métricas de profundidad.
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Identificar su potencial para resolver problemas del mundo real en el campo de la generación de artículos de formato largo.
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Mejorar la accesibilidad mediante la divulgación de código fuente abierto.
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Limitations:
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El rendimiento de OmniThink puede estar sesgado hacia ciertos conjuntos de datos o tipos de artículos largos.
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Puede haber límites para imitar perfectamente los procesos de pensamiento humano.
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Se necesitan experimentos y evaluaciones más diversos y amplios.
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Es poco probable que se superen por completo las limitaciones de los modelos lingüísticos a gran escala.
