LLM extraction

LLM (Large Language Model) 提取，通常指从大规模语言模型中提取知识、信息或特征的过程。随着深度学习技术的发展，特别是像 GPT 和类似模型的兴起，LLMs能学习大量的文本数据并具备一定的理解能力。通过LLM提取，我们可以：

1. **关键信息抽取**：从长篇文档或自然语言处理任务的输入中识别出重要事实、实体或关键词。
2. **语义理解**：利用模型的理解能力解析复杂的句子结构，推断出潜在的意义。
3. **生成式问答**：基于模型对问题的理解生成详细的回答，类似于聊天机器人。

然而，LLM提取也面临挑战，如解释性和可控性问题，因为模型的内部工作机制通常是黑箱操作。因此，研究人员需要不断改进提取方法和评估标准，以提高准确性和可信度。