Chain of Density (CoD)
Chain of Density — итеративная техника суммаризации: модель создаёт краткое резюме, затем добавляет пропущенные важные сущности, сохраняя примерно тот же объём.
Процесс
- Создать относительно разреженное резюме источника.
- Выбрать несколько важных сущностей или деталей, которых в нём нет.
- Переписать резюме целиком, включив их без простого наращивания длины.
- Повторить несколько раз и выбрать вариант с лучшим балансом плотности и читаемости.
Создай три версии резюме источника длиной до {лимит}.
Каждая следующая версия должна добавить пропущенные значимые сущности,
сохранив факты, числа, причинные связи и оговорки.
После версий сравни их по полноте, читаемости и риску потери контекста.
Не добавляй сведения, отсутствующие в источнике.Границы метода
- Исходная работа исследовала новостную суммаризацию с GPT-4, а не создание любых типов заметок.
- Более плотный текст не всегда лучше: слияние деталей может ухудшить читаемость и точность.
- Фиксированная длина способна вытеснить важную оговорку ради новой сущности.
- Итерации увеличивают стоимость и должны сравниваться с обычным качественным промптированием.
Для базы знаний
CoD подходит для обзорного абзаца или краткой записки, но не является правилом атомаризации. После сжатия отдельно проверь числа, отрицания, источники, условия и уровень уверенности.
Источник
См. также: Хирург Контекста, Atomic Notes, Iterative Prompting.