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L'écriture automatique utilisant des modèles de langage à grande échelle repose souvent sur la génération par récupération, mais la portée prédéfinie de ce modèle limite la création de contenu riche. Les informations existantes basées sur la récupération manquent de profondeur, de nouveauté et de redondance, ce qui entraîne des articles mal générés. Dans cet article, nous proposons OmniThink, un framework d'écriture automatique à réflexion lente qui imite le processus humain d'expansion et de réflexion itératives. L'idée principale d'OmniThink est de simuler le comportement cognitif d'un apprenant approfondissant progressivement ses connaissances sur un sujet. Les résultats expérimentaux démontrent qu'OmniThink améliore la densité de connaissances des articles générés sans compromettre des indicateurs tels que la cohérence et la profondeur. L'évaluation humaine et les retours d'experts soulignent le potentiel d'OmniThink pour résoudre le problème concret de la génération d'articles longs. Le code est disponible à l' adresse https://github.com/zjunlp/OmniThink .
Nous présentons OmniThink, un nouveau cadre qui aborde les problèmes de manque de profondeur, de manque de nouveauté et de redondance dans l'écriture automatique basée sur la recherche existante (T60806_____).
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Suggérer la possibilité de générer des articles longs avec une densité de connaissances élevée en imitant les processus cognitifs humains.
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Amélioration validée expérimentalement de la densité des connaissances tout en maintenant la cohérence et les mesures de profondeur.
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Identifier son potentiel pour résoudre des problèmes du monde réel dans le domaine de la génération d’articles longs.
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Améliorer l’accessibilité grâce à la divulgation du code source ouvert.
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Limitations:
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Les performances d'OmniThink peuvent être biaisées en faveur de certains ensembles de données ou types d'articles longs.
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Il peut y avoir des limites à l’imitation parfaite des processus de pensée humains.
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Des expériences et des évaluations plus diversifiées et plus approfondies sont nécessaires.
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Il est peu probable que les limites des modèles linguistiques à grande échelle soient complètement surmontées.
