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大模型驱动的学术文本挖掘--推理端指令策略构建及能力评测
被引量：
9
1
作者
陆伟
刘寅鹏
+4 位作者
石湘
刘家伟
程齐凯
黄永
汪磊
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第8期946-959,共14页
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点...
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点,从上下文学习、思维链推理等角度设计推理端指令策略,构建了涵盖文本分类、信息抽取、文本推理和文本生成4个能力维度共6项任务的大模型学术文本挖掘专业能力评测框架,并选取了7个国内外主流的指令调优模型进行实验,对比了不同指令策略的适用范围和不同参数模型的专业能力。实验结果表明,少样本、思维链等复杂指令策略在分类任务上的应用效果并不显著,而在抽取、生成等难度较高的任务上表现良好。千亿级参数规模的大模型经过指令引导,能够取得与充分训练的深度学习模型相近的效果,但对于十亿级或百亿级规模大模型,推理端的指令策略存在明显上限。为了实现大模型向科技情报领域的深层嵌入,现阶段仍需在调优端对模型参数进行领域化适配。
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关键词
大模型
学术文本挖掘
指令工程
能力评测
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职称材料
题名
大模型驱动的学术文本挖掘--推理端指令策略构建及能力评测
被引量：
9
1
作者
陆伟
刘寅鹏
石湘
刘家伟
程齐凯
黄永
汪磊
机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学信息检索与知识挖掘研究所
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第8期946-959,共14页
基金
国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005)
国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)。
文摘
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点,从上下文学习、思维链推理等角度设计推理端指令策略,构建了涵盖文本分类、信息抽取、文本推理和文本生成4个能力维度共6项任务的大模型学术文本挖掘专业能力评测框架,并选取了7个国内外主流的指令调优模型进行实验,对比了不同指令策略的适用范围和不同参数模型的专业能力。实验结果表明,少样本、思维链等复杂指令策略在分类任务上的应用效果并不显著,而在抽取、生成等难度较高的任务上表现良好。千亿级参数规模的大模型经过指令引导,能够取得与充分训练的深度学习模型相近的效果,但对于十亿级或百亿级规模大模型,推理端的指令策略存在明显上限。为了实现大模型向科技情报领域的深层嵌入,现阶段仍需在调优端对模型参数进行领域化适配。
关键词
大模型
学术文本挖掘
指令工程
能力评测
Keywords
large language model
academic text mining
instruction engineering
capability evaluation
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大模型驱动的学术文本挖掘--推理端指令策略构建及能力评测
陆伟
刘寅鹏
石湘
刘家伟
程齐凯
黄永
汪磊
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
9
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