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原標題：ACL2024：浙江大學提出大小模型協同的跨文檔理解，低成本高表現
關鍵字：模型,,語境,任務,方法
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：0字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | Richard
自大模型出現以來，其在自然語言處理領域取得了令人矚目的進展。然而如何有效地將大模型應用于具體的任務中，仍面臨諸多挑戰。對于復雜的信息抽取任務，模型往往難以直接適應其特定的標注規范。所以大模型在這些任務上的性能欠佳，一般難以和在標注數據集上微調的小模型相匹敵。
針對跨文檔同指消解這一具有挑戰性的任務，浙江大學提出了一種協同式的新方法。該方法巧妙地利用大模型的知識和理解能力，通過對進行綜合總結，深入把握的本質。再將這些見解反饋給針對性訓練的小模型，增強小模型對復雜語境的理解。實驗結果表明，這種協同方式能有效克服小模型面臨的語境理解難題，在多個數據集上取得了最佳性能。
論文標題:Synergetic Event Understanding: A Collaborative Approach to Cross-Document Event Coreference Resolution with Large Language Models
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2406.02148.pdf
跨文檔同指消解

原文鏈接：ACL2024：浙江大學提出大小模型協同的跨文檔理解，低成本高表現

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189