EventRL是一种使用强化学习和结果监督改进大型语言模型（LLM）事件提取的方法。它有效解决指令跟随和幻觉问题，提高事件识别和结构化，尤其在处理新事件类型时表现突出。研究强调奖励函数选择和代码数据增强的重要性，同时指出需平衡模型规模与泛化能力以防止过拟合。
本文是LLM系列文章，针对《EventRL: Enhancing Event Extraction with Outcome Supervision for
Large Language Models》的翻译。
摘要
在这项研究中，我们提出了EventRL，这是一种为增强大型语言模型（LLM）的事件提取而开发的强化学习方法。EventRL利用具有特定奖励功能的结果监督来解决LLM中普遍存在的挑战，如指令跟随和幻觉，表现为事件结构的不匹配和未定义事件类型的生成。我们针对各种LLM（包括GPT-4、LLaMa和CodeLLaMa模型）中的FewShot提示（FSP）（基于GPT4）和监督微调（SFT）等现有方法来评估EventRL。我们的研究结果表明，EventRL通过提高识别和结构化事件的性能，特别是在处理新的事件类型方面，显著优于这些传统方法。该研究强调了奖励函数选择的关键作用，并证明了结合代码数据以更好地提取事件的好处。虽然增加模型大小会带来更高的精度，但保持泛化能力对于避免过拟合至关重要。
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