通用信息抽取大型语言模型（GIELLM）能同时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，并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的合并提供了可能。

通用信息抽取大型语言模型（GIELLM）能同时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。GIELLM在日语混合数据集中表现出色，并提供了统一的框架来合并信息抽取子任务。

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，超过了GPT-3.5-Turbo。这一突破为信息抽取子任务的合并提供了可能，不再需要专门的微调任务特定模型。

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。