Meta In-Context Learning Makes Large Language Models Better Zero and Few-Shot Relation Extractors

本篇文章属于LLM系列内容，主要涉及对《Meta In-Context Learning Makes Large Language Models Better Zero and Few-Shot Relation Extractors》这一文献的译介工作。

元上下文学习使大型语言模型更好地提取零样本和小样本关系

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 相关研究
  • 3 技术方案
  • 4 测试分析
  • 5 总结

摘要内容提炼

关系提取（RE）作为一项关键任务，其核心目标在于识别文本中实体间的关联。尽管大型语言模型（LLMs）在常规零样本与小样本学习场景中展现出突出的上下文学习（ICL）能力，但近期研究表明，当前LLMs在零样本及小样本RE任务上仍面临较大挑战。过往研究主要聚焦于设计合理的提示结构以及选取高质量示例，以优化基于ICL的RE方法。虽然这些因素对ICL效果具有重要影响，但若能从根本上增强LLMs在RE中的ICL能力，则有望显著提升零样本与小样本RE的表现。为此，我们提出MICRE（面向关系提取的LLM元上下文学习），这是一种专为零样本和小样本RE设计的新元训练框架。该框架通过让LLM在多个RE数据集上进行ICL训练（即在特定关系提取场景中学习），从而实现更高效的上下文适应能力。借助元训练机制，模型能够在推理阶段对少量训练样例进行条件化处理