基于生成强化的变压器的指令上下文增强方法

通用信息抽取大型语言模型（GIELLM）能够处理多个信息抽取子任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取和事件抽取。通过互相增强效应（MRE），GIELLM在综合任务中表现出色，实验证明在六个日语混合数据集中取得了最先进的结果。这一突破为信息抽取子任务提供了可能，不再需要专门的微调任务特定模型。