Controllable SummarizationMonte Carlo Tree Search
PACO: MCTS를 이용한 다중 속성 제어 요약의 적응형 계획
PACO는 다중 속성 제어 요약(multi-attribute controllable summarization)을 위한 훈련이 필요 없는(training-free) 프레임워크로, Monte Carlo Tree Search (MCTS)를 활용하여 여러 요약 속성을 순차적으로 제어하는 최적의 순서를 계획합니다. 기존 언어 모델들이 길이, 주제, 발췌율 등 상호 의존적인 여러 속성을 동시에 제어하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해, PACO는 요약을 점진적으로 수정하며 각 속성을 단계별로 조정합니다. 이 MCTS 기반 접근법을 통해, PACO는 속성 간의 충돌을 최소화하고 최적의 제어 경로를 적응적으로 탐색하여, 작은 모델로도 대형 모델에 필적하는 강력한 제어 성능을 달성합니다. 논문 제목: Adaptive Planning for Multi-Attribute Controllable Summarization with Monte Carlo Tree Search