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本研究采用了所提出的“`基于schema的轮询指令构造方法`”，成功创建了一个名为 **IEPile** 的大规模高质量IE微调数据集，包含约`0.32B` tokens。
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基于**IEPile**，我们对 `Baichuan2-13B-Chat` 和 `LLaMA2-13B-Chat` 模型应用了 `Lora` 技术进行了微调。实验证明，微调后的 `Baichuan2-IEPile` 和 `LLaMA2-IEPile`
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本研究采用了所提出的“`基于schema的轮询指令构造方法`”，成功创建了一个名为 **IEPile** 的大规模高质量IE微调数据集，包含约`0.32B` tokens。
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基于**IEPile**，我们对 `Baichuan2-13B-Chat` 和 `LLaMA2-13B-Chat` 模型应用了 `Lora` 技术进行了微调。实验证明，微调后的 `Baichuan2-IEPile` 和 `LLaMA2-IEPile` 模型在全监督训练集上成绩斐然，并且在**零样本信息提取任务**中取得了提升。
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