Метод оценки эффективности данных инструкций документов с использованием искусственного интеллекта

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 ProcTag: A Data-Oriented AI Method that Assesses the Efficacy of Document Instruction Data

«`html

Эффективная оценка данных инструкций для обучения больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) в задаче ответов на вопросы визуальной обработки документов (VQA) представляет собой значительное вызов.

Существующие методы в основном ориентированы на текст и фокусируются на содержании инструкций, что ограничивает их способность всесторонне оценивать качество и эффективность наборов данных инструкций. Это влияет на производительность моделей в обработке сложных документов, что критично для приложений, таких как автоматизированный анализ документов и извлечение информации.

Применение нового подхода

Команда исследователей из Alibaba Group и Zhejiang University предлагает ProcTag, новый метод, ориентированный на данные, который сдвигает фокус с текста инструкций на процесс их выполнения. Применение метода ProcTag включает использование структурированного метода для моделирования процесса выполнения инструкций. Технические аспекты включают в себя применение средств фильтрации и кластерных алгоритмов для агрегации похожих тегов.

Практическая польза

Этот инновационный подход значительно улучшает эффективность обучения моделей LLM и MLLM в задачах VQA, предоставляя более точную и эффективную оценку данных инструкций. ProcTag демонстрирует существенное улучшение качества данных и производительности модели, преодолевая критический вызов в понимании документов.

Больше информации о данном методе можно найти в Github.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта