以下是关于您问题的回答:
“Chain of Density”(CoD)是一种通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导 AI 生成具体和连续输出的方法。它由美国哥伦比亚大学、麻省理工和 Salesforce 公司的研究人员共同发表。具体来说,是使用 GPT-4 生成初始的稀疏摘要,然后通过迭代加入缺失的重要内容,在不增加摘要长度的情况下,添加更多实体信息,让摘要更具细节和丰富性、可读性及抽象性。这些提示相互链接,形成一个“密度链”,更有针对性地引导 AI 达到预期的输出。论文以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点,发布后有网友实测将 CoD 提示法用于翻译,翻译质量有飞跃提升。
在论文写作方面,有以下常用的 AI 工具和平台:
使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/663740890一篇名为“从稀疏到密集:带有密度链提示的GPT-4总结(From Sparse to Dense:GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting)受到关注。本论文由美国哥伦比亚大学Griffin Adams、Noémie Elhadad、Faisal Ladhak,以及麻省理工Eric Lehman和Salesforce公司Alexander R.Fabbri共同发表。有兴趣的朋友,可通过以下链接下载原文:[https://arxiv.org/abs/2309.04269](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2309.04269)“Chain of Density”(CoD)是通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导AI生成具体和连续的输出。这些提示相互链接,形成一个“密度链”,从而更有针对性地引导AI达到预期的输出。方法是使用GPT-4生成初始的稀疏摘要,然后通过迭代加入缺失的重要内容,在不增加摘要长度情况下,添加更多实体信息,让摘要更具细节和丰富性,同时也更具可读性和抽象性。本论文的研究是以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点,但论文发布后,有网友实测将CoD提示法用来翻译,翻译的质量也是飞跃提升。原文称,好的摘要应该要足够详细到可以反映所有重要而必须呈现的内容,但又不能过于繁复以至于阅读者难以理解。为了追求信息量和可读性的平衡,研究人员开发了密度链,让GPT-4生成的摘要可以一轮又一轮地加入更多重要信息,并且同时精简优化输出的前后文,直到用户满意为止。论文中,下图左侧是提示词,右侧是密度链的结果输出。输出部分过于冗长,我们仅就提示词部分翻译如下,供参考(注:可用原来的英文提示,加上“以简体中文输出”即可):
<prompt>文章:{{文章}}请你为上述文章生成越来越精简,且信息丰富的摘要。请重复以下两个步骤5次。步骤1.从文章中找出1-3项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”(以“;“分隔)。步骤2.生成一个新的摘要,长度相同,内容更紧凑,其中涵盖先前摘要中所有的信息实体“informative entity”以及缺失实体“Missing entity”。“缺失实体”是指:–与主题相关。–具体但简洁(5个或更少的字)。–未在先前摘要中出现。–文章中存在的,不能自行编造。–位于文章中的任何位置。指南:–第一次的摘要应该很长(4-5句,约80个字),但信息不具体,除了被标记的“缺失实体”外,几乎不包含任何信息。例如,使用冗长的语言和填充词(例如“本文讨论”)填充词汇,以达到80个字。–每个字都很重要:重写先前的摘要,使其更加流畅,并为其他信息腾出空间。–通过融合、压缩和删除像文章讨论之类的非信息短语来腾出空间。–摘要应该高度密集、简洁,但要容易理解,无需参考原文即可轻松理解。– “缺失实体”可以放在新摘要中的任何位置。–不能从先前的摘要中删除信息。如果无法腾出空间,请减少新加入的信息。记住,每个摘要的字数应该一致。回复格式为JSON。JSON是一个长度为5的列表,其中包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。</prompt>
在论文写作领域,AI技术的应用正在迅速发展,提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的AI工具和平台:1.文献管理和搜索:Zotero:结合AI技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。Semantic Scholar:一个由AI驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。2.内容生成和辅助写作:Grammarly:通过AI技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。Quillbot:一个基于AI的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。3.研究和数据分析:Google Colab:提供基于云的Jupyter笔记本环境,支持AI和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。4.论文结构和格式:LaTeX:虽然不是纯粹的AI工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。Overleaf:一个在线LaTeX编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。5.研究伦理和抄袭检测:Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。这些工具可以帮助研究人员和写作者在写作过程中克服各种挑战,从提高语言质量到激发创意,再到引用文献和抄袭检测。使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。