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大型语言模型不是你所需的全部
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了解决SemEval 2023 Task 2：MultiCoNER II问题的体系结构和系统，评估了传统的条件随机场模型和经过自定义头部微调的大型语言模型（LLM），并比较了两种方法。通过新想法提高了LLM的性能，包括衰减辅助损失、三元标记混合和任务最优头部。最终模型在开发数据上达到了0.85/0.84的微观和宏观F1值，并在测试数据上达到了0.67/0.61。通过增强额外特征/损失/模型工程技术，可以显著提高宏观F1分数。
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关键要点
- 本文介绍了解决SemEval 2023 Task 2：MultiCoNER II问题的体系结构和系统。
- 评估了传统的条件随机场模型和经过自定义头部微调的大型语言模型（LLM）。
- 探索的新想法包括：衰减辅助损失、三元标记混合和任务最优头部。
- 最终模型在开发数据上达到了0.85/0.84的微观和宏观F1值。
- 在测试数据上达到了0.67/0.61的F1值。
- 通过增强额外特征、损失和模型工程技术，可以显著提高宏观F1分数。
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