在如今大模型时代,研究序列标注任务(比如NER)类的中间任务是否还有研究意义?

在如今大模型时代,研究序列标注任务(比如NER)类的中间任务是否还有研究意义?

原标题:在如今大模型时代,研究序列标注任务(比如NER)类的中间任务是否还有研究意义?

关键字:自然语言处理,命名实体识别,大模型,chat GPT,GPT-

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回答字数:218字

中间任务至少还会存在一个时期。当然热度必然下降。短期一个热点可能是如何优化大模型在特定领域任务上的效果。ner比较特殊的地方是比其他任务更依赖知识,这些知识,尤其是非英语的,专业领域知识,无脑上大模型目前还搞不定。

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  1. 一件事的意义是多方面的

    对于只是想的到标注结果,那么由于大模型强大的能力,标注任务似乎没有了意义。但是标注结果对于其他的研究是有意义的。而大模型不会标记出当前没有被命名结构。所以研究还是有意义的,只是研究方向要有取舍

    hjl4am 2023-09-26 0 回复
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