ポルトガル語NERを強化：ローカルLLMアンサンブルがゼロショット性能で優位

この研究は、ポルトガル語の固有表現認識（NER）におけるローカル大規模言語モデル（LLM）アンサンブルの有効性を探求し、ゼロショット性能が優れていることを示しています。 この研究は、広範なトレーニングデータなしで、特定の言語タスクにローカルLLMを活用するための貴重な洞察を提供します。

• •ポルトガル語のNERにローカルLLMアンサンブルを活用。
• •ゼロショット設定で高いパフォーマンスを実現。
• •言語固有のタスクに対する実用的なアプローチを提供。