利用多种大型语言模型进行信息检索：深度学习方法在生物多样性出版物中的案例研究

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了深度学习模型在科学出版物中方法论细节难以获取的问题。通过结合五种开源大型语言模型与增强检索生成的方法，构建了一个投票分类器，以准确提取深度学习方法的关键信息。研究结果表明，该方法在生物多样性领域提高了深度学习方法信息的检索准确率，具备在其他科学领域应用的潜力。

本研究结合五种开源语言模型与增强检索生成方法，构建了投票分类器，解决了深度学习模型在科学出版物中获取方法论细节的难题，提高了生物多样性领域的信息检索准确率。

信息检索 增强检索 开源语言模型 投票分类器 深度学习 生物多样性
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