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原标题：ACL2024：浙江大学提出大小模型协同的跨文档理解，低成本高表现
关键字：模型,事件,语境,任务,方法
文章来源：夕小瑶科技说
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内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | Richard
自大模型出现以来，其在自然语言处理领域取得了令人瞩目的进展。然而如何有效地将大模型应用于具体的任务中，仍面临诸多挑战。对于复杂的信息抽取任务，模型往往难以直接适应其特定的标注规范。所以大模型在这些任务上的性能欠佳，一般难以和在标注数据集上微调的小模型相匹敌。
针对跨文档事件同指消解这一具有挑战性的任务，浙江大学提出了一种协同式的新方法。该方法巧妙地利用大模型的知识和理解能力，通过对事件进行综合总结，深入把握事件的本质。再将这些见解反馈给针对性训练的小模型，增强小模型对复杂语境的理解。实验结果表明，这种协同方式能有效克服小模型面临的语境理解难题，在多个数据集上取得了最佳性能。
论文标题:Synergetic Event Understanding: A Collaborative Approach to Cross-Document Event Coreference Resolution with Large Language Models
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.02148.pdf
跨文档事件同指消解

原文链接：ACL2024：浙江大学提出大小模型协同的跨文档理解，低成本高表现

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文章来源：夕小瑶科技说
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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189