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GoLLIE: Annotation Guidelines for Zero-Shot Information Extraction


핵심 개념
Large Language Models can improve zero-shot information extraction by following annotation guidelines.
요약
Large Language Models (LLMs) combined with instruction tuning have made significant progress in generalizing to unseen tasks. Information Extraction (IE) tasks are challenging due to complex annotation guidelines. GoLLIE is a model fine-tuned to comply with annotation guidelines, improving zero-shot results. Ablation study shows the importance of detailed guidelines for good results. Zero-shot evaluation demonstrates GoLLIE's ability to outperform previous attempts at zero-shot information extraction.
통계
Movie: 63 Restaurant: 21 Politics: 20 Literature: 31 Music: 24 AI: 41 Science: 41 GPT-3.5: SOTA GoLLIE: Outperforms previous attempts
인용구
"Large Language Models combined with instruction tuning have made significant progress when generalizing to unseen tasks." "GoLLIE is able to improve zero-shot results on unseen IE tasks by being fine-tuned to comply with annotation guidelines."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Osca... 에서 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.03668.pdf
GoLLIE

더 깊은 문의

질문 1

주석 가이드라인의 사용은 대형 언어 모델의 성능을 제로샷 작업에서 어떻게 향상시킬 수 있습니까? 주석 가이드라인은 대형 언어 모델이 새로운 작업을 이해하고 수행하는 데 중요한 역할을 합니다. 주석 가이드라인은 작업의 세부 정보, 레이블의 정의, 특수 사례 및 처리 방법 등을 명확하게 제시하여 모델이 작업을 더 잘 이해하고 수행할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 모델은 특정 레이블에 대한 지침을 따르고 새로운 작업에 대한 지식을 확장할 수 있습니다. 따라서 주석 가이드라인은 모델이 제로샷 작업에서 더 나은 일반화 능력을 갖도록 도와줍니다.

질문 2

레이블 이름만을 프롬프트로 사용하는 것의 한계는 무엇인가요? 레이블 이름만을 프롬프트로 사용하는 것은 제로샷 정보 추출에서 한계가 있습니다. 레이블 이름만으로는 작업의 복잡성이나 특수한 경우를 충분히 설명할 수 없기 때문에 모델이 올바르게 작업을 수행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 레이블 이름만으로는 특정 레이블의 세부 정보나 특수한 경우를 설명하기 어렵기 때문에 모델이 올바른 예측을 내놓기 어려울 수 있습니다.

질문 3

사전 훈련 데이터셋의 다양성을 확대함으로써 모델의 성능을 어떻게 더 향상시킬 수 있을까요? 사전 훈련 데이터셋의 다양성을 확대하면 모델이 다양한 작업과 도메인에 대해 더 잘 일반화할 수 있습니다. 다양한 데이터셋을 활용하면 모델이 다양한 유형의 작업을 이해하고 처리하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 데이터셋을 사용하면 모델이 새로운 도메인이나 작업에 대해 더 잘 대응할 수 있도록 학습할 수 있습니다. 따라서 사전 훈련 데이터셋의 다양성을 확대함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
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