3,583 papers
arXiv:2510.00662 74 1 окт. 2025 г. PRO

Multi-Task упрощение текстов: комбинирование суммаризации и симплификации

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: LLM теряется при запросе 'упрости текст' — модель застревает между тремя противоречивыми целями: сохранить смысл vs сократить vs упростить слова vs упростить структуру. Результат — половинчатое упрощение (то сокращает но оставляет термины, то упрощает слова но сохраняет длинные предложения). Метод позволяет упрощать тексты ТАК чтобы целевая аудитория поняла (бабушка разберётся с WiFi, пациент поймёт диагноз, клиент прочитает договор). Декомпозиция на три типа: даёшь LLM конкретные примеры каждого вида упрощения (как сократить, как заменить термины, как разбить предложения) — модель учится комбинировать все три подхода последовательно.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с