Comportamento do modelo: por que sua empresa precisa de extração de dados LLM

Na última década, os dados foram aclamados como o novo petróleo, o novo ouro, a nova moeda, o novo solo e até mesmo o novo oxigênio. Todas essas comparações levam ao mesmo ponto: os dados são importante. Se você administra um negócio hoje, precisa de dados para tomada de decisões informadas e desenvolvimento de estratégias.  

No entanto, extrair esses dados de forma confiável é uma responsabilidade constante. Todos os dias, sua empresa precisa acessar dados escondidos em uma variedade de formatos de documentos — de documentos do Word a PDFs e planilhas do Excel. Esses formatos são tão populares porque oferecem flexibilidade na organização e apresentação de conteúdo, mas toda essa liberdade de formatação também torna desafiador extrair dados desses documentos. 

A menos, é claro, que você tenha extração de dados LLM à sua disposição. 

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Por que usar LLMs para extração de dados? 

Um modelo de linguagem grande (LLM) é um modelo de aprendizado de máquina treinado em grandes volumes de dados de texto. LLMs são “alimentados” com quantidades suficientes de linguagem humana para reconhecer, entender, interpretar e até mesmo gerar dados na mesma linguagem natural. Exemplos incluem GPT da OpenAI, BERT do Google e RoBERTa do Facebook AI. 

Os LLMs são mais conhecidos por seus uso em IA generativa mas também são utilizados em análise de sentimentos, chatbots e pesquisa online. Aqui estão alguns dos fatores que os tornam uma escolha prática para extração de dados: 

• LLMs podem manipular dados estruturados e não estruturados 

Além de arquivos Word, PDFs e planilhas, sua empresa provavelmente receberá dados em arquivos de texto simples, arquivos HTML e até mesmo imagens digitalizadas. Você verá esses dados em e-mails, formulários de feedback de clientes, documentos legais, relatórios ou faturas. Os LLMs são treinados em conjuntos de dados massivos com diversos padrões de linguagem, permitindo que esses modelos se adaptem a modelos estruturados e tipos de documentos não estruturados sem problemas. Eles podem reconhecer informações e entidades importantes em documentos com formatos inconsistentes ou sem estrutura fixa.  

• Não apenas texto, mas contexto 

Os LLMs focam no contexto das informações que estão extraindo. Por exemplo, eles podem distinguir entre partes contratantes e seus deveres e responsabilidades ao extrair documentos legais. Os LLMs podem compilar e agrupar dados com base no contexto em vez de depender da correspondência de palavras-chave. Essa compreensão do contexto e da nuance torna a extração de dados do LLM mais precisa e relevante. Você pode aproveitar a compreensão semântica dos LLMs para resumir informações-chave para digestibilidade ou examinar intenção e sentimento. 

• Aprendizagem de poucos tiros e zero tiros 

Os LLMs podem extrair dados usando aprendizado few-shot ou zero-shot, minimizando a necessidade de treinamento específico para a tarefa. Se você estiver usando a abordagem few-shot, forneça ao seu LLM alguns exemplos dos dados que deseja que ele extraia. O LLM generalizará essa lógica e a usará em documentos semelhantes. O aprendizado zero-shot permite que os LLMs executem tarefas para as quais não foram treinados explicitamente. Por exemplo, você pode criar prompts que peçam ao LLM para extrair informações com base em seu conhecimento e compreensão pré-existentes. 

• Ajuste fino para maior precisão 

Você pode ajustar LLMs usando conjuntos de dados específicos do setor para aumentar ainda mais sua precisão. Quando treinados usando esses conjuntos de dados, os LLMs podem entender jargões técnicos, linguagem específica de domínio ou estruturas de documentos exclusivas de forma eficaz. Isso é especialmente útil nos setores de saúde, direito e finanças — onde os dados incluem terminologias, protocolos e processos específicos. 

Como funciona a extração de dados do LLM 

Aqui está uma análise do processo de extração de dados do LLM: 

Etapa 1: processamento de entrada 

A extração de dados usando um LLM começa com um processo de tokenização, onde o LLM converte os dados de entrada em unidades menores (conhecidas como tokens) antes de transformá-los em representações numéricas analisáveis ​​(conhecidas como embeddings). 

Etapa 2: Análise e ajuste fino 

Em seguida, seu LLM usará seu conhecimento pré-treinado para analisar os dados e seu significado. O ajuste fino de um LLM pré-treinado é opcional. No entanto, se você tiver ajustado seu LLM usando conjuntos de dados específicos, poderá adaptá-lo a tarefas mais especializadas, dependendo dos requisitos do seu negócio. Esse ajuste fino e especialização também entrarão em jogo neste estágio e serão integrados à análise. 

Etapa 3: Processo de extração 

Usando reconhecimento de padrões, o LLM identificará padrões ou entidades (como nomes, datas, valores ou detalhes do pedido) no texto analisado e extrairá dados de forma eficiente. Você também pode instruir o LLM a executar uma extração mais direcionada usando prompts, como 'encontrar todos os IDs de clientes nestes dados'. 

Etapa 4: Estruturação de saída 

Depois de extrair os dados necessários, o LLM converterá a saída e a apresentará em um formato estruturado que você pode usar, como uma tabela, uma lista ou um arquivo JSON. 

Utilizando a compreensão contextual da linguagem do modelo, a extração de dados LLM facilita a obtenção das informações necessárias, independentemente da fonte. Esses modelos de linguagem inteligentes superam abordagens de extração convencionais, como sistemas baseados em regras, expressões regulares e correspondência de modelos.

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Falando em Modelos Inteligentes… 

Usar LLMs para extração de dados é o passo lógico à frente se você está procurando transformar sua extração e processamento de documentos. A extração de dados LLM pode ajudar você a automatizar tarefas repetitivas ou demoradas, criar fluxos de trabalho de extração mais simplificados e obter dados mais precisos e consistentes. Você pode escalá-lo para acompanhar os volumes de dados em expansão e aproveitar a qualidade de dados aprimorada e o tempo reduzido para obter insights. Além disso, o aprendizado adaptável garante que seu LLM possa acomodar novos tipos e formatos de documentos e melhorar suas capacidades de extração com o tempo. 

Astera ajuda você a aproveitar ao máximo a extração de dados do LLM. Usando Astera Inteligência — nosso impressionante conjunto de recursos de IA — você pode preparar, limpar e otimizar dados para ajustar seus LLMs. Você também pode criar LLMs personalizados que tenham um entendimento profundo de seus dados e atendam ao seu domínio específico. Experimente uma extração de dados mais rápida com nossa ferramenta orientada por IA que gera automaticamente modelos e busca dados de forma inteligente com base em seus campos especificados. 

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