BriefGPT - AI 论文速递
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CoAnnotating: 基于不确定性指导的工作分配方法 —— 人员与大型语言模型协同数据标注
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了利用LLM进行文本注释的工作流程，并使用GPT-4复制27个注释任务进行验证。结果表明，LLM在文本注释方面表现良好，但依赖于数据集和注释任务类型。作者提供了易于使用的软件，以实现自动化注释的LLM部署。
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关键要点
- 提出了一种工作流程，以有效利用LLM的注释潜力。
- 使用GPT-4复制了27个注释任务进行验证。
- 发现LLM在文本注释方面表现良好，但依赖于数据集和注释任务类型。
- 强调了逐任务验证的必要性。
- 提供了易于使用的软件，以实现自动化注释的LLM部署。
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