如何让大模型提取更有信息密度的文本摘要？SalesforceAI最新的密度链提示方法Chain of Density Prompting
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基于文本做文本摘要的时候，摘要所包含的信息密度是一个非常重要的问题。正常情况下我们希望文本摘要既能覆盖更多的重要信息，又要保持简洁和连贯。SalesforceAI与MIT等机构的研究人员联合发布了一个最新的Prompt技巧，称为密度链提示方法（Chain of Density Prompting），可以提取有信息含量的简洁摘要。
使用大模型提取文本摘要的问题
传统上，我们希望摘要既能覆盖更多重要信息，又要保持连贯易读。但是这两者存在权衡关系，增加信息量会降低可读性。那么，究竟何种密度才能达到最佳的信息量与可读性的平衡？这是一个值得探索的问题。
要回答上述问题，我们首先需要有效地控制和评估不同密度级别的摘要。目前研究中很难区分长度和密度两个因素的影响。
为了有一个好的方法解决摘要密度与质量之间的关系，SalesforceAI研究人员提出了一种非常创新的方法——密度链(Chain of Density, CoD)提示。
密度链提示方法（Chain of Density，CoD）
密度链（CoD）提示方法通过迭代地识别并融合缺失实体，在不增加长度的条件下生成信息密度逐渐提高的文本摘要，从而探索摘要的信息量与可读性之间的权衡关系。
其主要的工作原理:
修正后的文本如下：
