Orca 2-7B

LLM 在引文功能分类方面得到评估，达到新的 SOTA

一篇新的研究论文评估了几个大型语言模型（LLM）在引文功能分类任务上的表现，旨在改进文献计量分析。该研究使用微调后的 Falcon 7B 模型在 ACL-ARC 数据集上取得了新的最先进（SOTA）结果，宏 F1 分数达到 73.3%。研究人员还引入了 AC3，这是一个具有七类别标注方案的新型数据集，用于区分引文类型，并探讨了上下文提取变体对分类性能的影响。