Совпадение структур с использованием моделей принятия решений

arXiv: 261 0346626v1 Annuales Type: New Humber Brieflow: Community Sовпадение является задачей принятия решения о том, являются ли две записи описанием одной и той же реальной структуры. В настоящее время методы сопоставления структур основаны на предварительно подготовленных языковых моделях (ПМП), которые требуют конкретных целевых топочных или генерационных моделей больших языков, не требующих точной доработки по конкретным задачам, но медленных и дорогостоящих при сопоставлении крупных наборов записей. Модели принятия решений представляют собой новый класс моделей на основе LLM, которые возвращают вероятность для каждого предопределённого варианта ответа, а не создают текст. В настоящем документе рассматриваются модели принятия решений в качестве альтернативы адаптативным МВУ и усовершенствованным ПУЗ для целей сопоставления структур. Мы оцениваем шесть моделей принятия решений с нулевой выставкой по восьми контрольным показателям и сравниваем их эффективность с производительными показателями ГМП-6 Луны ЛМД и матч-дитто на основе PLM. Наши эксперименты показывают, что без данных о профессиональной подготовке по конкретным задачам четыре самых сильных модели принятия решений достигают средних оценок F1 вблизи от GPT-6 Луны,