里斯本计算语言学家在 SemEval-2024 Task 2：使用 Mistral 7B 模型和数据增强
计算与语言
2024-08-07 v1
摘要
本文描述了我们对 SemEval-2024 安全生物医学自然语言推理临床试验（NLI4CT）任务的方法，该任务涉及对临床试验报告（CTRs）中陈述的分类。我们探索了 Mistral-7B，这是一个通用开源大型语言模型（LLM）的能力。我们开发了一个针对 NLI4CT 任务的提示词，并使用增强后的训练数据集对该模型进行量化微调。实验结果表明，这种方法在宏 F1 分数方面能够取得显著的成绩，但在忠诚度和一致性方面存在局限。所有开发的代码均公开于 GitHub 仓库
关键词
引用
@article{arxiv.2408.03127,
title = {Lisbon Computational Linguists at SemEval-2024 Task 2: Using A Mistral 7B Model and Data Augmentation},
author = {Artur Guimarães and Bruno Martins and João Magalhães},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03127},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 1 figure, submitted and accepted into the "18th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2024)"