Comportement du modèle : pourquoi votre entreprise a besoin de l'extraction de données LLM

Au cours de la dernière décennie, les données ont été saluées comme le nouveau pétrole, le nouvel or, la nouvelle monnaie, le nouveau sol et même le nouvel oxygène. Toutes ces comparaisons mettent en évidence le même point : les données sont importantSi vous dirigez une entreprise aujourd’hui, vous avez besoin de données pour prendre des décisions éclairées et élaborer des stratégies.  

Cependant, extraire ces données de manière fiable est une responsabilité constante. Chaque jour, votre entreprise a besoin d’accéder à des données stockées dans divers formats de documents, des documents Word aux PDF en passant par les feuilles de calcul Excel. Ces formats sont si populaires parce qu’ils offrent une certaine flexibilité dans l’organisation et la présentation du contenu, mais toute cette liberté de formatage rend également difficile l’extraction des données de ces documents. 

À moins, bien sûr, que vous disposiez d'une fonction d'extraction de données LLM. 

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Pourquoi utiliser les LLM pour l’extraction de données ? 

Un modèle de langage à grande échelle (LLM) est un modèle d'apprentissage automatique formé sur de vastes volumes de données textuelles. Les LLM sont « alimentés » par des quantités suffisantes de langage humain pour reconnaître, comprendre, interpréter et même générer des données dans le même langage naturel. On peut citer comme exemples GPT d'OpenAI, BERT de Google et RoBERTa de Facebook AI. 

Les LLM sont surtout connus pour leur utilisation dans l'IA générative mais ils sont également utilisés dans l'analyse des sentiments, les chatbots et la recherche en ligne. Voici quelques-uns des facteurs qui en font un choix pratique pour l'extraction de données : 

• Les LLM peuvent gérer des données structurées et non structurées 

Outre les fichiers Word, PDF et feuilles de calcul, votre entreprise recevra probablement des données dans des fichiers texte brut, des fichiers HTML et même des images numérisées. Vous verrez ces données dans des e-mails, des formulaires de commentaires clients, des documents juridiques, des rapports ou des factures. Les LLM sont formés sur des ensembles de données massifs avec des modèles linguistiques divers, ce qui permet à ces modèles de s'adapter à la fois aux langages structurés et types de documents non structurés sans problème. Ils peuvent reconnaître des informations et des entités clés dans des documents aux formats incohérents ou sans structure fixe.  

• Pas seulement du texte, mais aussi du contexte 

Les LLM se concentrent sur le contexte des informations qu'ils extraient. Par exemple, ils peuvent faire la distinction entre les parties contractantes et leurs devoirs et responsabilités lors de l'extraction de documents juridiques. Les LLM peuvent compiler et regrouper des données en fonction du contexte au lieu de s'appuyer sur la correspondance des mots clés. Cette compréhension du contexte et des nuances rend l'extraction des données LLM plus précise et plus pertinente. Vous pouvez tirer parti de la compréhension sémantique des LLM pour résumer les informations clés à des fins de digestibilité ou examiner l'intention et le sentiment. 

• Apprentissage à quelques coups et à zéro coup 

Les LLM peuvent extraire des données en utilisant l'apprentissage en quelques ou zéro coups, ce qui minimise le besoin de formation spécifique à la tâche. Si vous utilisez l'approche en quelques coups, vous fournissez à votre LLM quelques exemples des données que vous souhaitez qu'il extraie. Le LLM généralisera ensuite cette logique et l'utilisera sur des documents similaires. L'apprentissage en zéro coup permet aux LLM d'effectuer des tâches pour lesquelles ils ne sont pas explicitement formés. Par exemple, vous pouvez créer des invites qui demandent au LLM d'extraire des informations en fonction de ses connaissances et de sa compréhension préexistantes. 

• Réglages précis pour une précision accrue 

Vous pouvez affiner les LLM à l'aide d'ensembles de données spécifiques à un secteur pour améliorer encore leur précision. Lorsqu'ils sont formés à l'aide de ces ensembles de données, les LLM peuvent comprendre efficacement le jargon technique, le langage spécifique au domaine ou les structures de documents uniques. Cela est particulièrement utile dans les secteurs de la santé, du droit et de la finance, où les données incluent des terminologies, des protocoles et des processus spécifiques. 

Comment fonctionne l'extraction de données LLM 

Voici une description détaillée du processus d'extraction des données LLM : 

Étape 1 : Traitement des entrées 

L'extraction de données à l'aide d'un LLM commence par un processus de tokenisation, où le LLM convertit les données d'entrée en unités plus petites (appelées jetons) avant de les transformer en représentations numériques analysables (appelées intégrations). 

Étape 2 : Analyse et mise au point 

Ensuite, votre LLM utilisera ses connaissances pré-formées pour analyser les données et leur signification. Le peaufinage d'un LLM pré-formé est facultatif. Cependant, si vous avez peaufiné votre LLM à l'aide d'ensembles de données spécifiques, vous pouvez l'adapter à des tâches plus spécialisées en fonction des besoins de votre entreprise. Ce peaufinage et cette spécialisation entreront également en jeu à ce stade et seront intégrés à l'analyse. 

Étape 3 : Processus d'extraction 

Grâce à la reconnaissance de formes, le LLM identifiera des modèles ou des entités (comme des noms, des dates, des montants ou des détails de commande) dans le texte analysé et extraira les données de manière efficace. Vous pouvez également demander au LLM d'effectuer une extraction plus ciblée à l'aide d'invites, telles que « rechercher tous les identifiants client dans ces données ». 

Étape 4 : Structuration des résultats 

Après avoir extrait les données requises, le LLM convertira la sortie et la présentera dans un format structuré que vous pourrez utiliser, tel qu'un tableau, une liste ou un fichier JSON. 

En utilisant la compréhension contextuelle du langage par le modèle, l'extraction de données LLM permet d'obtenir facilement les informations requises, quelle que soit la source. Ces modèles de langage intelligents surpassent les approches d'extraction conventionnelles telles que les systèmes basés sur des règles, les expressions régulières et la correspondance de modèles.

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En parlant de modèles intelligents… 

L'utilisation de LLM pour l'extraction de données est l'étape logique à suivre si vous cherchez à transformer votre extraction et votre traitement de documents. L'extraction de données LLM peut vous aider à automatiser les tâches répétitives ou chronophages, à créer des flux de travail d'extraction plus rationalisés et à obtenir des données plus précises et cohérentes. Vous pouvez l'adapter pour suivre l'augmentation des volumes de données et profiter d'une meilleure qualité des données et d'un temps d'analyse réduit. De plus, l'apprentissage adaptatif garantit que votre LLM peut s'adapter à de nouveaux types et formats de documents et améliorer ses capacités d'extraction au fil du temps. 

Astera vous aide à tirer le meilleur parti de l'extraction de données LLM. En utilisant Astera Intelligence, notre impressionnante suite de fonctionnalités d'IA, vous permet de préparer, nettoyer et optimiser les données pour peaufiner vos LLM. Vous pouvez également créer des LLM personnalisés qui ont une compréhension approfondie de vos données et s'adaptent à votre domaine particulier. Bénéficiez d'une extraction de données plus rapide grâce à notre outil basé sur l'IA qui génère automatiquement des modèles et récupère intelligemment les données en fonction de vos champs spécifiés. 

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