metadata

language:
  - it
pipeline_tag: text-generation
license: llama3

SLIMER-IT: Show Less Instruct More Entity Recognition - Italian language

SLIMER-IT is an LLM specifically instructed for zero-shot NER on Italian language.

Instructed on a reduced number of tags (PER, ORG, LOC), it is designed to tackle never-seen-before Named Entity tags by leveraging a prompt enriched with a DEFINITION and GUIDELINES for the NE to be extracted.

Instruction Tuning Prompt

Ti viene fornito un input di testo (delimitato da tre virgolette) e un'istruzione.
Leggi il testo e rispondi all'istruzione alla fine.

"""
{input di testo}
"""

Istruzione: Estrai tutte le entità di tipo ENTITÀ MITOLOGICA dal testo che hai letto.

Ti vengono fornite una DEFINIZIONE e alcune LINEE GUIDA.

DEFINIZIONE: ENTITÀ MITOLOGICA denota personaggi, divinità, creature o figure mitologiche provenienti da tradizioni religiose, miti, leggende o folklore.

LINEE GUIDA: Assicurati di non etichettare come ENTITÀ MITOLOGICA personaggi storici o letterari reali. Ad esempio, 'Alessandro Magno' è un personaggio storico, non una figura mitologica. Inoltre, fai attenzione a distinguere nomi comuni o nomi di luoghi che possono riferirsi anche a figure mitologiche, come 'Diana', che può essere un nome proprio e il nome della dea romana della caccia.

Restituisci una lista JSON di istanze di questo tipo. Restituisci una lista vuota se non sono presenti istanze.

from vllm import LLM, SamplingParams

vllm_model = LLM(model="expertai/SLIMER-IT")

sampling_params = SamplingParams(temperature=0, max_tokens=128)

prompts = [prompter.generate_prompt(instruction, input) for instruction, input in instruction_input_pairs]
responses = vllm_model.generate(prompts, sampling_params)