Comportamiento del modelo: por qué su empresa necesita la extracción de datos LLM

Durante la última década, los datos han sido aclamados como el nuevo petróleo, el nuevo oro, la nueva moneda, el nuevo suelo e incluso el nuevo oxígeno. Todas estas comparaciones ponen de manifiesto el mismo punto: los datos son importanteSi actualmente dirige una empresa, necesita datos para tomar decisiones informadas y desarrollar estrategias.  

Sin embargo, extraer estos datos de forma fiable es una responsabilidad constante. Todos los días, su empresa necesita acceder a datos almacenados en una variedad de formatos de documentos, desde documentos de Word hasta archivos PDF y hojas de cálculo de Excel. Estos formatos son tan populares porque ofrecen flexibilidad para organizar y presentar el contenido, pero toda esa libertad de formato también dificulta la extracción de datos de estos documentos. 

A menos, por supuesto, que tengas a tu disposición la extracción de datos LLM. 

Pruebe usted mismo la extracción de datos de LLM

Consiga una extracción de datos precisa y sensible al contexto con modelos de lenguaje de gran tamaño. AsteraSoluciones impulsadas por IA y vea los resultados de primera mano.

Póngase en contacto con nosotros hoy!

¿Por qué utilizar LLM para la extracción de datos? 

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un modelo de aprendizaje automático entrenado con grandes volúmenes de datos de texto. Los LLM se “alimentan” con cantidades suficientes de lenguaje humano para reconocer, comprender, interpretar e incluso generar datos en el mismo lenguaje natural. Algunos ejemplos son GPT de OpenAI, BERT de Google y RoBERTa de Facebook AI. 

Los LLM son más conocidos por su Uso en IA generativa pero también se utilizan en análisis de sentimientos, chatbots y búsquedas en línea. Estos son algunos de los factores que los convierten en una opción práctica para la extracción de datos: 

• Los LLM pueden manejar datos estructurados y no estructurados 

Además de archivos de Word, PDF y hojas de cálculo, es probable que su empresa reciba datos en archivos de texto sin formato, archivos HTML e incluso imágenes escaneadas. Verá estos datos en correos electrónicos, formularios de comentarios de clientes, documentos legales, informes o facturas. Los LLM se capacitan en conjuntos de datos masivos con diversos patrones de lenguaje, lo que permite que estos modelos se adapten tanto a lenguajes estructurados como a lenguajes de programación. tipos de documentos no estructurados Sin problemas. Pueden reconocer información clave y entidades en documentos con formatos inconsistentes o sin estructura fija.  

• No sólo texto, sino contexto 

Los LLM se centran en el contexto de la información que extraen. Por ejemplo, pueden distinguir entre las partes contratantes y sus obligaciones y responsabilidades al extraer documentos legales. Los LLM pueden recopilar y agrupar datos en función del contexto en lugar de depender de la coincidencia de palabras clave. Esta comprensión del contexto y los matices hace que la extracción de datos de LLM sea más precisa y relevante. Puede aprovechar la comprensión semántica de los LLM para resumir información clave para facilitar su digestión o examinar la intención y el sentimiento. 

• Aprendizaje de pocos disparos y cero disparos 

Los LLM pueden extraer datos mediante el aprendizaje de pocos intentos o de cero intentos, lo que minimiza la necesidad de capacitación específica para la tarea. Si está utilizando el enfoque de pocos intentos, proporcione a su LLM algunos ejemplos de los datos que desea que extraiga. El LLM luego generalizará esta lógica y la usará en documentos similares. El aprendizaje de cero intentos permite a los LLM realizar tareas para las que no están capacitados explícitamente. Por ejemplo, puede crear indicaciones que le pidan al LLM que extraiga información en función de su conocimiento y comprensión preexistentes. 

• Ajuste fino para una mayor precisión 

Puede perfeccionar los LLM utilizando conjuntos de datos específicos de la industria para mejorar aún más su precisión. Cuando se entrena con dichos conjuntos de datos, los LLM pueden comprender jerga técnica, lenguaje específico del dominio o estructuras de documentos únicas de manera eficaz. Esto es especialmente útil en los sectores de la atención médica, el derecho y las finanzas, donde los datos incluyen terminologías, protocolos y procesos específicos. 

Cómo funciona la extracción de datos de LLM 

A continuación se muestra un desglose del proceso de extracción de datos de LLM: 

Paso 1: procesamiento de entrada 

La extracción de datos mediante un LLM comienza con un proceso de tokenización, donde el LLM convierte los datos de entrada en unidades más pequeñas (conocidas como tokens) antes de convertirlos en representaciones numéricas analizables (conocidas como incrustaciones). 

Paso 2: Análisis y ajuste fino 

A continuación, su LLM utilizará su conocimiento previamente entrenado para analizar los datos y su significado. Ajustar un LLM previamente entrenado es opcional. Sin embargo, si ha ajustado su LLM utilizando conjuntos de datos específicos, puede adaptarlo a tareas más especializadas según los requisitos de su negocio. Este ajuste y especialización también entrarán en juego en esta etapa y se integrarán en el análisis. 

Paso 3: Proceso de extracción 

Mediante el reconocimiento de patrones, el LLM identificará patrones o entidades (como nombres, fechas, montos o detalles de pedidos) en el texto analizado y extraerá datos de manera eficiente. También puede indicarle al LLM que realice una extracción más específica mediante indicaciones, como "buscar todos los ID de clientes en estos datos". 

Paso 4: Estructuración de la salida 

Después de extraer los datos necesarios, el LLM convertirá la salida y la presentará en un formato estructurado que puede utilizar, como una tabla, una lista o un archivo JSON. 

Al utilizar la comprensión contextual del lenguaje del modelo, la extracción de datos de LLM facilita la obtención de la información requerida independientemente de la fuente. Estos modelos de lenguaje inteligentes superan a los enfoques de extracción convencionales, como los sistemas basados ​​en reglas, las expresiones regulares y la comparación de plantillas.

Transforme la extracción de datos con LLM

Aproveche la inteligencia de los LLM para un procesamiento de datos más rápido e inteligente. Comience su prueba gratuita hoy mismo y transforme sus flujos de trabajo.

Habla con nuestro equipo

Hablando de modelos inteligentes… 

El uso de LLM para la extracción de datos es el paso lógico a seguir si busca transformar su extracción y procesamiento de documentos. La extracción de datos LLM puede ayudarlo a automatizar tareas repetitivas o que requieren mucho tiempo, crear flujos de trabajo de extracción más optimizados y obtener datos más precisos y consistentes. Puede escalarlo para mantenerse al día con los volúmenes de datos en expansión y disfrutar de una mejor calidad de los datos y un menor tiempo para obtener información. Además, el aprendizaje adaptativo garantiza que su LLM pueda adaptarse a nuevos tipos y formatos de documentos y mejorar sus capacidades de extracción con el tiempo. 

Astera le ayuda a aprovechar al máximo la extracción de datos LLM. Astera Inteligencia: nuestro impresionante conjunto de capacidades de IA le permite preparar, limpiar y optimizar datos para ajustar sus LLM. También puede crear LLM personalizados que comprendan en profundidad sus datos y se adapten a su dominio en particular. Experimente una extracción de datos más rápida con nuestra herramienta impulsada por IA que genera automáticamente plantillas y recupera datos de manera inteligente según los campos que especifique. 

Descubra qué puede ser la extracción de datos. Configurar una prueba gratuita or habla con nuestro equipo .