Großangelegte Schema-basierte Informationsextraktions-Korpus IEPILE: Erschließung eines umfassenden Datensatzes
Centrala begrepp
IEPILE, ein umfassender zweisprachiger (Englisch und Chinesisch) Instruktions-Korpus für Informationsextraktion mit ca. 0,32 Milliarden Token, wurde durch Sammeln und Bereinigen von 33 bestehenden Datensätzen sowie Einführung einer Schema-basierten Instruktionsgenerierung erstellt. Die Verwendung von IEPILE verbessert die Leistung von Großsprachmodellen bei Informationsextraktionsaufgaben, insbesondere in Bezug auf Zero-Shot-Generalisierung.
Sammanfattning
Der Artikel stellt den IEPILE-Datensatz vor, einen umfassenden zweisprachigen (Englisch und Chinesisch) Instruktions-Korpus für Informationsextraktion.
Der Datensatz wurde durch Sammeln und Bereinigen von 33 bestehenden Informationsextraktions-Datensätzen erstellt. Um die Qualität und Größe des Korpus zu erhöhen, wurde eine Schema-basierte Instruktionsgenerierungsstrategie eingeführt. Diese umfasst:
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Konstruktion eines Wörterbuchs für "harte negative Schemata", um semantisch ähnliche Schemata häufiger in den Instruktionen auftreten zu lassen und so die Robustheit gegenüber Verwechslungen zu erhöhen.
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Batchweise Instruktionsgenerierung, bei der die Anzahl der in jeder Instruktion abgefragten Schemata dynamisch auf 4-6 begrenzt wird. Dies adressiert das Problem der Leistungseinbußen durch inkonsistente Schema-Abfragen zwischen Training und Evaluation.
Durch Feinabstimmung von Großsprachmodellen wie Baichuan, LLaMA und Qwen auf IEPILE konnte deren Zero-Shot-Leistung in Informationsextraktionsaufgaben im Vergleich zu Basismodellen deutlich verbessert werden. Dies zeigt die Effektivität des IEPILE-Datensatzes und bietet einen Rahmen für die Erstellung von Informationsextraktions-Datensätzen in anderen Domänen.
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IEPile
Statistik
Die Verwendung inkonsistenter Anzahlen von Schema-Abfragen zwischen Training und Evaluation führt zu einem signifikanten Leistungsrückgang der Modelle.
Der Einsatz des Wörterbuchs für "harte negative Schemata" verbessert die Leistung der Modelle insbesondere bei Aufgaben, bei denen semantisch ähnliche Schemata leicht verwechselt werden können.
Citat
"Faced with these limitations, there is an urgent need to collect instruction data in a unified and automated manner to build a high-quality, large-scale IE corpus."
"To this end, we introduce IEPILE, a comprehensive bilingual (English and Chinese) IE instruction corpus, which contains approximately 0.32B tokens."
Djupare frågor
Wie könnte IEPILE für die Informationsextraktion in anderen Sprachen als Englisch und Chinesisch erweitert werden?
IEPILE könnte für die Informationsextraktion in anderen Sprachen erweitert werden, indem zusätzliche mehrsprachige Datensätze gesammelt und gereinigt werden. Dies würde die Schaffung eines umfassenden mehrsprachigen IE-Korpus ermöglichen, das verschiedene Sprachen abdeckt. Durch die Anpassung des Schema-basierten Anweisungsgenerierungsansatzes von IEPILE könnten Anweisungen in verschiedenen Sprachen erstellt werden, um die spezifischen Anforderungen und Nuancen jeder Sprache zu berücksichtigen. Darüber hinaus könnten spezifische sprachliche Merkmale und Herausforderungen jeder Sprache bei der Generierung von Anweisungen berücksichtigt werden, um die Leistung und Generalisierungsfähigkeit von Großsprachmodellen in verschiedenen Sprachen zu verbessern.
Welche zusätzlichen Strategien könnten entwickelt werden, um die Leistung von Großsprachmodellen bei Informationsextraktionsaufgaben weiter zu verbessern?
Zusätzlich zu den bestehenden Strategien in IEPILE könnten weitere Verbesserungen implementiert werden, um die Leistung von Großsprachmodellen bei Informationsextraktionsaufgaben weiter zu steigern. Eine Möglichkeit wäre die Integration von aktiven Lernmethoden, um das Modell während des Trainings gezielt auf schwierige oder fehleranfällige Bereiche zu lenken. Durch die Implementierung von Mechanismen zur automatischen Anpassung der Anweisungen an die spezifischen Anforderungen jedes Datensatzes könnte die Modellleistung optimiert werden. Darüber hinaus könnten fortgeschrittene Techniken des Transferlernens und der Domänenanpassung genutzt werden, um die Fähigkeit der Großsprachmodelle zur Verarbeitung von spezifischen Domänen und Aufgaben zu verbessern.
Wie könnte IEPILE für die Entwicklung von Systemen zur offenen Informationsextraktion (Open IE) genutzt werden?
IEPILE könnte für die Entwicklung von Systemen zur offenen Informationsextraktion (Open IE) genutzt werden, indem die Schema-basierte Anweisungsgenerierung aufgehoben wird, um eine flexiblere Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Texten zu ermöglichen. Durch die Anpassung der Anweisungen an die offene Natur der Informationsextraktion könnten Großsprachmodelle trainiert werden, um relevante Informationen aus beliebigen Texten zu extrahieren, ohne auf vordefinierte Schemata beschränkt zu sein. IEPILE könnte als Trainingsdatensatz dienen, um die Fähigkeit von Großsprachmodellen zur Extraktion von Informationen in offenen Domänen und Kontexten zu verbessern.
