通过使用 REBEL 算法，我们提出了一种基于人类反馈的样本高效奖励正则化的机器人强化学习方法，并通过实验证明，REBEL 方法在样本效率方面比 PEBBLE 和 PEBBLE+SURF 等现有方法取得了 70% 的提升。

本文比较了基础LLM(ChatGPT)和专门的预训练模型(REBEL)在联合实体和关系提取中的性能。实验结果表明，使用先进的LLM模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的准确性。同时，还探索了使用基础LLM模型自动创建本体论的潜力，以获得更相关和准确的知识图谱。

本文比较了基础LLM(ChatGPT)和专门的预训练模型(REBEL)在联合实体和关系提取中的性能。实验结果表明，使用先进的LLM模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的准确性。同时，还探索了使用基础LLM模型自动创建本体论的潜力，以获得更相关和准确的知识图谱。

本文分析了基础LLM(ChatGPT)和专门的预训练模型(REBEL)在联合实体和关系提取应用中的表现。结果显示使用先进的LLM模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的准确性。同时，还探索了使用基础LLM模型自动创建本体论的潜力，以获得更相关和准确的知识图谱。