In diesem Zusammenhang gibt es jedoch nur wenige Studien, die die automatisierte Wissensextraktion mit den neueren Versionen von LLMs wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Llama 2</hi> (Touvron et al. 2023) in domänenspezifischen Texten und Daten beschreiben. Trainingsansätze zum parametereffizienten Finetuning von LLMs wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Instruction Tuning</hi> geben dem Modell Schemata vor (Dettmers et al., 2023). So können mit Annotationsvorgaben die Zero-Shot-Fähigkeiten zur Informationsextraktion für spezifische Aufgaben verbessert und Informationen aus natürlichsprachigen Texten durch das Sprachmodell extrahiert werden (Sainz et al. 2024).