AutoREが他のモデルよりも優れた結果を達成する理由は何ですか？
AutoREが他のモデルよりも優れた結果を達成する主な理由は、「RHF」と呼ばれる新しいパラダイムへ移行したことです。RHF（Relation-Head-Facts）パラダイムでは、「順序付けされた」アプローチで各段階ごとに精緻化されたタスクへ取り掛かることでトリプレット情報を効率的かつ正確に発見します。
さらに、AutoREではQLoRAアルゴリズム（Parameters Efficient Fine Tuning） を使用しており、Mistral-7B プリトレーニング済み言語モデル (PLMs) を微調整しています。この方法論は量子化技術や低ランク適応技術(Low-Rank Adaptation) の利点を活用し，効率的な微調整可能性向上させています。