За последнее десятилетие данные были восприняты как новая нефть, новое золото, новая валюта, новая почва и даже новый кислород. Все эти сравнения приводят к одному и тому же: данные важнуюЕсли вы сегодня управляете бизнесом, вам нужны данные для принятия обоснованных решений и разработки стратегии.  

Однако надежное извлечение этих данных — постоянная ответственность. Каждый день вашему бизнесу требуется доступ к данным, спрятанным в различных форматах документов — от документов Word до PDF и электронных таблиц Excel. Эти форматы так популярны, потому что они предлагают гибкость в организации и представлении контента, но вся эта свобода форматирования также усложняет извлечение данных из этих документов. 

Если, конечно, в вашем распоряжении нет извлечения данных LLM. 

Попробуйте извлечение данных LLM самостоятельно

Достигайте точного, контекстно-зависимого извлечения данных с помощью больших языковых моделей. Попробуйте Asteraрешения на основе искусственного интеллекта и увидеть результаты своими глазами.

Свяжитесь с нами сегодня!

Зачем использовать степень магистра права для извлечения данных? 

Большая языковая модель (LLM) — это модель машинного обучения, обученная на огромных объемах текстовых данных. LLM «скармливаются» достаточным количеством человеческого языка для распознавания, понимания, интерпретации и даже генерации данных на том же естественном языке. Примерами служат GPT от OpenAI, BERT от Google и RoBERTa от Facebook AI. 

LLM наиболее известны своими использование в генеративном ИИ но также используются в анализе настроений, чат-ботах и ​​онлайн-поиске. Вот некоторые факторы, которые делают их практичным выбором для извлечения данных: 

• LLM могут обрабатывать структурированные и неструктурированные данные 

Помимо файлов Word, PDF и электронных таблиц, ваш бизнес, скорее всего, будет получать данные в виде простых текстовых файлов, файлов HTML и даже отсканированных изображений. Вы увидите эти данные в электронных письмах, формах обратной связи с клиентами, юридических документах, отчетах или счетах-фактурах. LLM обучаются на массивных наборах данных с разнообразными языковыми шаблонами, что позволяет этим моделям адаптироваться как к структурированным, так и неструктурированные типы документов без проблем. Они могут распознавать ключевую информацию и сущности в документах с непоследовательными форматами или без фиксированной структуры.  

• Не просто текст, а контекст 

LLM фокусируются на контексте информации, которую они извлекают. Например, они могут различать договаривающиеся стороны и их обязанности и обязательства при извлечении юридических документов. LLM могут компилировать и группировать данные на основе контекста, а не полагаться на соответствие ключевых слов. Такое понимание контекста и нюансов делает извлечение данных LLM более точным и релевантным. Вы можете использовать семантическое понимание LLM, чтобы суммировать ключевую информацию для усвояемости или исследовать намерения и настроения. 

• Малоэффективное и нулевое обучение 

LLM могут извлекать данные, используя обучение с небольшим количеством попыток или без попыток, сводя к минимуму необходимость в обучении для решения конкретных задач. Если вы используете подход с небольшим количеством попыток, вы предоставляете своему LLM несколько примеров данных, которые вы хотите извлечь. Затем LLM обобщит эту логику и применит ее к аналогичным документам. Обучение с небольшим количеством попыток позволяет LLM выполнять задачи, для которых они явно не обучены. Например, вы можете создавать подсказки, которые просят LLM извлекать информацию на основе его уже существующих знаний и понимания. 

• Тонкая настройка для повышения точности 

Вы можете настроить LLM, используя отраслевые наборы данных, чтобы еще больше повысить их точность. При обучении с использованием таких наборов данных LLM могут эффективно понимать технический жаргон, язык, специфичный для предметной области, или уникальные структуры документов. Это особенно полезно в секторах здравоохранения, права и финансов, где данные включают в себя определенные термины, протоколы и процессы. 

Как работает извлечение данных LLM 

Ниже приведена подробная информация о процессе извлечения данных LLM: 

Шаг 1: Обработка ввода 

Извлечение данных с использованием LLM начинается с процесса токенизации, в ходе которого LLM преобразует входные данные в более мелкие единицы (известные как токены), а затем преобразует их в анализируемые числовые представления (известные как встраивания). 

Шаг 2: Анализ и тонкая настройка 

Далее ваш LLM будет использовать свои предварительно обученные знания для анализа данных и их значения. Тонкая настройка предварительно обученного LLM необязательна. Однако, если вы настроили свой LLM с помощью определенных наборов данных, вы можете адаптировать его для более специализированных задач в зависимости от требований вашего бизнеса. Эта тонкая настройка и специализация также вступят в игру на этом этапе и будут интегрированы в анализ. 

Шаг 3: Процесс экстракции 

Используя распознавание образов, LLM будет определять образы или сущности (такие как имена, даты, суммы или детали заказа) в анализируемом тексте и эффективно извлекать данные. Вы также можете поручить LLM выполнять более целенаправленное извлечение с помощью подсказок, таких как «найти все идентификаторы клиентов в этих данных». 

Шаг 4: Структурирование выходных данных 

После извлечения необходимых данных LLM преобразует выходные данные и представляет их в структурированном формате, который вы можете использовать, например, в виде таблицы, списка или файла JSON. 

Используя контекстное понимание языка моделью, извлечение данных LLM упрощает получение требуемой информации независимо от источника. Эти интеллектуальные языковые модели превосходят традиционные подходы к извлечению, такие как системы на основе правил, регулярные выражения и сопоставление шаблонов.

Трансформация извлечения данных с помощью LLM

Используйте интеллект LLM для более быстрой и интеллектуальной обработки данных. Начните бесплатную пробную версию сегодня и трансформируйте свои рабочие процессы.

Поговорите с нашей командой

Говоря об интеллектуальных моделях… 

Использование LLM для извлечения данных — это логичный шаг вперед, если вы хотите преобразовать извлечение и обработку документов. Извлечение данных LLM может помочь вам автоматизировать повторяющиеся или трудоемкие задачи, создать более оптимизированные рабочие процессы извлечения и получить более точные и последовательные данные. Вы можете масштабировать его, чтобы идти в ногу с растущими объемами данных, и наслаждаться улучшенным качеством данных и сокращенным временем для понимания. Более того, адаптивное обучение гарантирует, что ваш LLM сможет адаптироваться к новым типам и форматам документов и улучшить свои возможности извлечения со временем. 

Astera поможет вам максимально эффективно извлекать данные LLM. Использование Astera Интеллект — наш впечатляющий набор возможностей ИИ — вы можете подготовить, очистить и оптимизировать данные для тонкой настройки ваших LLM. Вы также можете создать собственные LLM, которые имеют глубокое понимание ваших данных и обслуживают вашу конкретную область. Испытайте более быстрое извлечение данных с помощью нашего инструмента на основе ИИ, который автоматически генерирует шаблоны и интеллектуально извлекает данные на основе указанных вами полей. 

Узнайте, каким может быть извлечение данных. Настройте бесплатную пробную версию or поговорить с нашей командой прямо сейчас