Chatbot của bạn có thể trở thành Sherlock Holmes không?

• Nghiên cứu mới từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc cùng các tổ chức khác khám phá khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong việc rút trích thông tin (IE).
• IE chuyển đổi văn bản không cấu trúc thành kiến thức cấu trúc, là cơ sở cho việc xây dựng knowledge graphs, suy luận kiến thức và trả lời câu hỏi.
• Các phương pháp rút trích thông tin sáng tạo dựa trên LLMs có khả năng xử lý triệu thực thể mà không giảm hiệu suất, vượt trội so với phương pháp phân biệt trong ứng dụng thực tế.
• Nghiên cứu phân loại các phương pháp hiện đại thành hai hệ thống phân loại: phân loại các khuôn mẫu học tập sử dụng LLMs cho IE sáng tạo và phân loại các nhiệm vụ IE con.
• Bài báo cung cấp phân tích chi tiết về hạn chế và tiềm năng của việc áp dụng LLMs cho IE sáng tạo, đồng thời đánh giá hiệu suất của nhiều phương pháp tiêu biểu.
• Các nhà nghiên cứu đề xuất chiến lược suy luận NER mô phỏng ChatGPT và khả năng suy luận vượt trội của LLMs.
• Dù ChatGPT chưa giỏi lắm với các nhiệm vụ EE, nhưng lại khá tốt trong môi trường OpenIE, thường kém hơn so với mô hình dựa trên BERT.
• Phương pháp soft-matching cho thấy "unannotated spans" là lỗi phổ biến, nhấn mạnh vấn đề chất lượng dữ liệu chú thích.
• Nghiên cứu cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc phát triển phương pháp học trong ngữ cảnh của LLMs, cải thiện quá trình chọn ví dụ và tạo ra khuôn khổ IE đa dụng.

📌 Nghiên cứu mới từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc cùng các tổ chức khác khám phá khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc rút trích thông tin (IE). Nghiên cứu này đánh giá cao tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc rút trích thông tin sáng tạo, mặc dù còn nhiều hạn chế và cần tiếp tục nghiên cứu để tối ưu hóa các phương pháp hiện tại. Các nhà nghiên cứu khuyến nghị tập trung vào phát triển phương pháp học xuyên lĩnh vực, cải thiện hệ thống chú thích dữ liệu và thiết kế prompt tương tác để mở rộng khả năng của LLMs trong các nhiệm vụ IE.