大型语言模型用于科学信息提取的实证研究:以病毒学为例
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文介绍了一种基于语义内容表示的学术交流结构化方法,利用 LMMs 的文本生成能力,提供了结构化学术贡献摘要的自动化方法,并在信息提取方面展示了竞争力。
研究发现,将专业知识嵌入到Llama 2 Large Language Model(LLM)中需要多角度阅读文本,并进行文本增强和超参数优化。研究构建了一个包含65,000篇科学论文的数据集,但也凸显了将专业信息整合到LLM中的复杂性和局限性。