論文の概要: Small Language Model Is a Good Guide for Large Language Model in Chinese Entity Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14373v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 08:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:52:35.485937
• Title: Small Language Model Is a Good Guide for Large Language Model in Chinese Entity Relation Extraction
• Title（参考訳）: 中国語エンティティ関係抽出における大言語モデルのための小言語モデルの提案
• Authors: Xuemei Tang and Jun Wang and Qi Su
• Abstract要約: 本稿では,モデルコラボレーションフレームワークSLCoLMを提案する。 textit-Training-Guide-Predict' 戦略を用いて,事前学習言語モデル (PLM) と大規模言語モデル (LLM) の強みを組み合わせる。 関係型に富んだREデータセットに対する実験により,本論文のアプローチが長い関係型のREを促進することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.344709924683471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have been successful in relational extraction (RE) tasks, especially in the few-shot learning. An important problem in the field of RE is long-tailed data, while not much attention is currently paid to this problem using LLM approaches. Therefore, in this paper, we propose SLCoLM, a model collaboration framework, to mitigate the data long-tail problem. In our framework, We use the ``\textit{Training-Guide-Predict}'' strategy to combine the strengths of pre-trained language models (PLMs) and LLMs, where a task-specific PLM framework acts as a tutor, transfers task knowledge to the LLM, and guides the LLM in performing RE tasks. Our experiments on a RE dataset rich in relation types show that the approach in this paper facilitates RE of long-tail relation types.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)はリレーショナル抽出(RE)タスク,特に数ショット学習において成功している。 REの分野における重要な問題は、長い尾を持つデータであるが、LLMアプローチを用いてこの問題にはあまり注目されていない。 そこで本稿では,データロングテール問題を軽減するためのモデルコラボレーションフレームワークであるslcolmを提案する。 このフレームワークでは,<\textit{Training-Guide-Predict}' という戦略を用いて,事前学習言語モデル (PLM) と LLM の強みを組み合わせ,タスク固有の PLM フレームワークがチューターとして機能し,タスク知識を LLM に伝達し,RE タスクの実行において LLM を導く。 関係型に富んだREデータセットに対する実験により,本論文のアプローチが長い関係型のREを促進することを示す。

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