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LLM 专注于所提取信息的上下文。例如，在提取法律文件时，它们可以区分缔约方及其职责和责任。LLM 可以根据上下文编译和聚类数据，而不是依赖关键字匹配。这种对上下文和细微差别的掌握使 LLM 数据提取更加准确和相关。您可以利用 LLM 的语义理解来总结关键信息以便于理解，或者检查意图和情绪。

少样本学习和零样本学习
LLM 可以使用少样本 科威特 whatsapp 数据库 或零样本学习来提取数据，从而最大限度地减少针对特定任务的训练需求。如果您使用少样本方法，请为您的 LLM 提供一些您希望它提取的数据示例。然后，LLM 将概括此逻辑并将其用于类似的文档。零样本学习允许 LLM 执行它们未经过明确训练的任务。例如，您可以创建提示，要求 LLM 根据其已有的知识和理解来提取信息。



微调以提高准确性
您可以使用行业特定数据集对 LLM 进行微调，以进一步提高其准确性。使用此类数据集进行训练后，LLM 可以有效地理解技术术语、领域特定语言或独特的文档结构。这在医疗保健、法律和金融领域尤其有用，因为这些领域的数据包括特定的术语、协议和流程。