GoLLIE: Annotation Guidelines for Zero-Shot Information Extraction

核心概念

Large Language Models can improve zero-shot information extraction by following annotation guidelines.

摘要

• 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.

統計資料

Movie: 63
Restaurant: 21
Politics: 20
Literature: 31
Music: 24
AI: 41
Science: 41
GPT-3.5: SOTA
GoLLIE: Outperforms previous attempts

引述

"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."

從以下內容提煉的關鍵洞見

GoLLIE

by Osca... 於 arxiv.org 03-07-2024

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

深入探究

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.