Los modelos de lenguaje pequeños superan a los LLM de vanguardia en la extracción de relaciones

Un modelo Qwen2.5 de 0.5B parámetros ajustado finamente alcanza un micro-F1 de 0.83 en la extracción de relaciones de dominio general, superando a GPT-5.4 y Claude Sonnet 4.6 en modo zero-shot. En benchmarks literarios, alcanza 0.92 en el conjunto de datos Biográfico, superando a GPT-5.4 y excediendo a los modelos de vanguardia en precisión, demostrando que los modelos pequeños adaptados a la tarea pueden ofrecer un alto rendimiento con una sobrecarga mínima de hardware y privacidad.