Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information Extraction

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本文提出了一种新的信息提取范式——按需信息提取,利用指令调优的大型语言模型满足用户个性化需求。为此,创建了InstructionIE基准数据集并开发了ODIE模型,该模型在信息提取任务中表现出色。尽管存在模型大小、数据约束等局限性,但研究为按需信息提取任务提供了重要进展。

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本文是LLM系列文章,针对《Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information Extraction》的翻译。

指令与提取:用于按需信息提取的指令调优

摘要

具有指令跟随功能的大型语言模型为更广泛的用户群体打开了大门。然而,当涉及到信息提取(自然语言处理中的经典任务)时,大多数特定于任务的系统无法很好地与非专家用户的长尾特别提取用例保持一致。为了解决这一问题,我们提出了一种新的范式,称为按需信息提取,以满足现实世界用户的个性化需求。我们的任务旨在按照说明从相关文本中提取所需内容,并以结构化表格格式呈现。表标题可以是用户指定的,也可以是模型根据上下文推断的。为了促进这一新兴领域的研究,我们提出了一个名为InstructionIE的基准,包括自动生成的训练数据和人工注释的测试集。在Instructionie的基础上,我们进一步开发了一个按需信息提取器ODIE。对我们基准的全面评估表明,ODIE大大优于现有的类似规模的开源模型。我们的代码和数据集发布于https://github.com/yzjiao/On-Demand-IE.

1 引言

2 相关工作

3 I

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f1ead55c4354 以下标题“H5页面模板源码,很不错的例子”暗示了我们讨论的主题是关于HTML5页面模板的源代码。HTML5是现代网页开发的核心技术,它提供了丰富的功能和元素,让开发者能够构建出更具交互性、动态性和响应式的网页。“很不错的例子”表明这些源码不仅具有实用性,还具备一定的教学意义,既可以作为项目开发的直接素材,也能供学习参考。 在描述“H5页面模板源码,非常酷炫的HTML5模板,可以直接使用,也可以参考学习”中,“非常酷炫”意味着这些模板可能融合了诸多高级特性,例如动画效果、媒体元素的运用以及响应式设计等,这些都是HTML5技术的优势所在。可以直接使用表明用户无需从零开始编写代码,能迅速搭建出吸引人的网页。同时,这些模板也适合学习,用户通过查看源代码可以了解特定设计和功能的实现方式,从而提升自身的HTML5开发能力。 标签“H5 手机网页 H5源代码 手机html”进一步明确了主题。“H5”是HTML5的简称,“手机网页”和“手机html”则强调这些模板是针对移动设备优化的。在如今移动优先的时代,适应各种屏幕尺寸和触摸操作的网页设计极为重要。这表明这些源码很可能是响应式的,能够根据设备自动调整布局,以适配手机、平板电脑等多种设备。 从“压缩包文件的文件名称列表”来看,虽然无法直接从文件名得知具体源码内容,但可以推测这些文件可能包含多种HTML5模板示例。“不错的样子.txt”可能是一个介绍或说明文件,对模板进行简要描述或提供使用指南。而“1-30”这样的命名方式可能意味着有30个不同的模板实例,每个模板对应一个独立文件,涵盖多种设计风格和功能,为学习和实践提供了全面的平台。 总的来说,这个资源集合为HTML5开发者或初学者提供了一套实用且酷炫的移动网页模板源代码。这些模板既可以直接应用于项目
解释这些参数optional arguments: -h, --help show this help message and exit --host HOST --port PORT --config-installer Open config web page, mainly for windows installer (default: False) --load-installer-config Load all cmd args from installer config file (default: False) --installer-config INSTALLER_CONFIG Config file for windows installer (default: None) --model {lama,ldm,zits,mat,fcf,sd1.5,cv2,manga,sd2,paint_by_example,instruct_pix2pix} --no-half Using full precision model. If your generate result is always black or green, use this argument. (sd/paint_by_exmaple) (default: False) --cpu-offload Offloads all models to CPU, significantly reducing vRAM usage. (sd/paint_by_example) (default: False) --disable-nsfw Disable NSFW checker. (sd/paint_by_example) (default: False) --sd-cpu-textencoder Run Stable Diffusion text encoder model on CPU to save GPU memory. (default: False) --local-files-only Use local files only, not connect to Hugging Face server. (sd/paint_by_example) (default: False) --enable-xformers Enable xFormers optimizations. Requires xformers package has been installed. See: https://github.com/facebookresearch/xformers (sd/paint_by_example) (default: False) --device {cuda,cpu,mps} --gui Launch Lama Cleaner as desktop app (default: False) --no-gui-auto-close Prevent backend auto close after the GUI window closed. (default: False) --gui-size GUI_SIZE GUI_SIZE Set window size for GUI (default: [1600, 1000]) --input INPUT If input is image, it will be loaded by default. If input is directory, you can browse and select image in file manager. (default: None) --output-dir OUTPUT_DIR Result images will be saved to output directory automatically without confirmation. (default: None) --model-dir MODEL_DIR Model download directory (by setting XDG_CACHE_HOME environment variable), by default model downloaded to ~/.cache (default: /Users/cwq/.cache) --disable-model-switch Disable model switch in frontend (default: False)
06-09
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