Estrategias para el etiquetado de spans con modelos de lenguaje de gran tamaño
Imagen generada por Gemini AI
Investigaciones recientes han revelado que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) enfrentan desafíos en tareas de análisis de texto, como el reconocimiento de entidades nombradas, debido a la falta de mecanismos para referenciar segmentos de entrada. El estudio clasifica las estrategias de prompting en tres tipos y presenta LogitMatch, un nuevo método que alinea las salidas del modelo con tramos de entrada válidos. Las evaluaciones demuestran que, aunque la etiquetación tradicional es efectiva, LogitMatch mejora el rendimiento al resolver problemas de emparejamiento de tramos, superando a otras estrategias en varios escenarios. Este avance podría perfeccionar la forma en que se aplican los LLMs en el análisis de texto, lo que llevaría a resultados más precisos.
Nuevas Estrategias para el Etiquetado de Rangos con Modelos de Lenguaje Grandes
Investigaciones recientes destacan el papel en evolución de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) en el análisis de texto, particularmente para tareas como el reconocimiento de entidades nombradas. Un desafío notable con las arquitecturas generativas es su falta de un mecanismo explícito para referenciar segmentos específicos de entrada, lo que conduce a estrategias de indicación inconsistentes para el etiquetado de rangos.
Introducción de LogitMatch
Los investigadores han introducido LogitMatch, un nuevo método de decodificación restringida diseñado para mejorar la alineación entre la salida del modelo y los rangos de entrada válidos. Este método ofrece un enfoque más estructurado para el etiquetado de rangos, abordando problemas previos con técnicas basadas en coincidencias.
Evaluación a Través de Diversas Tareas
El estudio evalúa estos métodos en cuatro tareas. Los hallazgos indican que, si bien el etiquetado sigue siendo una base sólida, LogitMatch demuestra un rendimiento superior en ciertos escenarios. Al eliminar efectivamente los problemas relacionados con la coincidencia de rangos, LogitMatch supera a otras estrategias en diversas situaciones.
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📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2601.16946v1
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