合合信息“大模型加速器”亮相2024世界人工智能大会

文章目录

  • 📑引言
  • 一、大模型发展的挑战
    • 数据稀缺问题
  • 二、大模型“加速器”解决方案概述
    • 文档解析引擎的特征
  • 三、文档解析引擎的优势
    • 3.1 高速处理能力
    • 3.2 智能理解文档结构
    • 3.3 多种数据类型支持
    • 3.4 高精度数据提取
    • 3.5 应用广泛,适应性强
  • 四、复杂图表解析
    • 4.1 图表解析能力
    • 4.2 图表解析的应用实例
  • 五、acge模型的导航作用
  • 六、与行业巨头合作
    • 6.1 合作探索技术新范式
    • 6.2 助力大模型接轨“专业课”
  • 七、个人感言

📑引言

2024年7月4日世界人工智能大会在上海隆重举行。当前,中国大模型技术的迅猛发展引发了“百模大战”,成为业界关注的焦点。如何在信息的海洋中帮助大模型找到航向,如何在数据稀缺的环境中找到高质量的“水源”,这些问题引发了广泛讨论。合合信息在本次大会上展示了其最新的大模型“加速器”解决方案,针对这些挑战提供了前沿技术支持。

一、大模型发展的挑战

数据稀缺问题

当前,大模型的数据集主要以英文为主,中文语料占比较低。这一情况使得中文大模型的发展面临语料短缺的问题,难以满足高质量训练的需求。此外,复杂文档元素(如无线表、跨页表格、复杂公式等)的处理也成为大模型语料处理中的一大难题。

二、大模型“加速器”解决方案概述


合合信息的大模型“加速器”旨在优化大模型在训练和应用过程中的数据处理效率和准确性,为模型提供高质量的“燃料”,从而加速大模型的发展和应用。

文档解析引擎的特征

文档解析引擎主要解决书籍、论文、研报等文档的版面解析问题。它能够突破传统方法的限制,迅速而准确地处理各种复杂文档格式,为大模型提供结构化的数据输入。

  • 高效解析速度文档解析引擎可以在1.5秒内解析百页长的文档,涵盖文本、表格、图像等非结构化数据。
  • 智能还原阅读顺序:引擎能够智能还原文档的阅读顺序,确保数据处理的正确性和连贯性。
  • 多种数据类型支持:支持文本、表格、图像等多种数据类型的解析,能够处理复杂的文档结构。

三、文档解析引擎的优势

3.1 高速处理能力

合合信息的文档解析引擎以其卓越的处理速度独树一帜。它能够在1.5秒内解析百页长的文档,无论是文本、表格,还是图像数据,这一引擎都能高效处理,极大地提升了大模型的训练效率。

3.2 智能理解文档结构

不仅速度快,合合信息的文档解析引擎还具备智能理解文档结构的能力。它能够还原文档的阅读顺序,确保大模型在预训练、开发和应用过程中,能够准确理解和处理输入数据。这种智能理解文档结构的能力,对于处理含有复杂表格、跨页数据以及混合图像的文档尤为重要。

3.3 多种数据类型支持

合合信息的文档解析引擎不仅能处理纯文本,还支持对表格、图像等多种数据类型的解析。它能够处理复杂的文档结构,为大模型提供多维度的训练数据。

3.4 高精度数据提取

合合信息的文档解析引擎在数据提取精度上也表现卓越。它能够从复杂文档中高精度提取关键数据,确保数据的完整性和准确性。

3.5 应用广泛,适应性强

合合信息的文档解析引擎适用于多个行业领域,包括金融、医学、法律、媒体等。

四、复杂图表解析

在金融报表、行业报告等高知识密度的文档中,图表数据往往是关键信息的集中体现。合合信息的文档解析引擎具备卓越的图表解析能力,能够准确还原表格和图表的内容,为大模型提供高质量的结构化数据输入。

4.1 图表解析能力

合合信息的文档解析引擎在图表解析方面展现了出色的能力。它不仅能够解析常见的柱状图、折线图、饼图、雷达图等图表,还能将其内容转化为大模型能理解的Markdown格式。

  • 深度洞察图表内容:解析引擎能够对研报、论文等文档中的复杂图表进行精准还原。例如,在金融行业的年报中,复杂的财务数据和趋势图表通过解析引擎的处理,可以转换成结构化的数据,为大模型的分析和预测提供准确的基础。
  • 高效学习理解:大模型通过解析引擎获取图表的原始结构化数据,能够高效学习和理解商业研报和学术论文中的逻辑。这提升了大模型的语言理解、数据处理和知识推理分析的效率和准确性。

4.2 图表解析的应用实例

  • 金融行业:在金融报表中,合合信息的解析引擎能够准确还原各种财务数据图表,为大模型的财务分析提供可靠的数据支持。通过对财务数据的深度解析,模型可以进行更精准的财务预测和风险评估。
  • 科研领域:在科研报告和论文中,复杂的实验数据和统计图表通过解析引擎的处理,能够被大模型有效理解和学习。这使得大模型在科学研究中的应用更加广泛和深入,能够更好地辅助科研人员进行数据分析和结论验证。
  • 市场分析:市场分析报告中大量的市场趋势图表和数据,通过文档解析引擎,可以快速转化为模型能理解的结构化数据,帮助企业更准确地进行市场预测和策略制定。


五、acge模型的导航作用

acge模型通过对大量中文文本数据的深入学习,有效提取文本特征,为大模型提供精准的导航支持,减少“幻觉”发生,提升回答问题的准确性和针对性。
高效文本特征提取
acge模型能够从海量文本中提取高质量的特征,帮助大模型快速定位重要信息,在分类和聚类任务中表现出色。模型不仅能够高效处理信息检索和分类任务,还通过持续学习机制,克服了传统神经网络的遗忘问题,为各行各业的大模型智能化升级提供强大的推动力。

六、与行业巨头合作

6.1 合作探索技术新范式

在表格内容还原、复杂样本处理、多语言文档识别等方面,合合信息的大模型“加速器”具备高准确性和稳定性,为多个行业提供了高效、准确的文档解析服务。合合信息与百川智能等行业巨头携手,穿透双栏、多栏、表格、图片等复杂的版式,从金融、社科等多领域文档图像中快速提取关键信息,精准回答用户的专业问题。

6.2 助力大模型接轨“专业课”

合合信息智能创新事业部总经理唐琪提到,目前,大模型“加速器”已被多家大模型厂商应用于金融、医学、财经、媒体等多领域的文档解析中,助力大模型更顺利地接轨“专业课”。“加速器”不仅是一套技术工具,更是推动行业专业知识管理革新、提升业务效率的重要基石。未来,合合信息的大模型“加速器”将继续陪伴更多行业级知识库的建立,让大模型的服务润泽社会各个角落,实现“智能触手可及”。

七、个人感言

合合信息的“大模型加速器”在2024世界人工智能大会上的亮相,展示了其在文档解析和文本向量化领域的前沿技术,真的人眼前一亮。通过提供高效的文档解析引擎和acge文本向量化模型,合合信息为大模型的发展注入了新的动力。我相信在未来,合合信息会继续致力于技术创新,将为各行业提供高效、精准的智能化解决方案,推动大模型技术在各个领域的应用和发展。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/791609.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

二分查找模板及例题

文章目录 模板一:使用场景:解释:例题:数的范围题意: 代码: 模板二:使用场景:解释:例题:[Building an Aquarium](https://codeforces.com/problemset/problem/…

龙蜥Anolis OS基于开源项目制作openssh 9.8p1 rpm包 —— 筑梦之路

环境信息 制作过程和centos 7几乎没有区别,此处就不再赘述。 CentOS 7基于开源项目制作openssh9.8p1 rpm二进制包修复安全漏洞CVE-2024-6387 —— 筑梦之路_cve-2024-6387修复-CSDN博客 制作成果展示 tree RPMS/ RPMS/ └── x86_64├── openssh-9.8p1-1.an7.…

Python32 极限学习机ELM

极限学习机(ELM)是一种简单的单层前馈神经网络(SLFN)学习算法。理论上,极限学习机算法(ELM)往往以极快的学习速度提供良好的性能(属于机器学习算法),由Huang等…

Three.js相机简明教程

相机校准是 3D 计算机图形学中的一个基本概念,涉及设置虚拟相机以模拟真实世界相机的视角和行为。在 Three.js(一种流行的 3D 渲染 JavaScript 库)中,了解相机校准对于创建逼真且身临其境的 3D 场景至关重要。在本文中&#xff0c…

CinemachineBrain的属性简介

CinemachineBrain的属性简介 CinemachineBrain是Unity Cinemachine的核心组件,它和Camera组件挂载在一起,监控场景中所有的virtual camera。CinemachineBrain在inspector中暴露的属性如下: Live Camera和Live Blend分别表示当前active的virtu…

人工智能算法工程师(中级)课程6-sklearn机器学习之聚类问题与代码详解

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程6-sklearn机器学习之聚类问题与代码详解。在机器学习领域,聚类是一种无监督学习方法,旨在将相似的数据点划分为同一类别。sklearn是一个广泛应用于机器学习的Py…

第十八章 Express multer 文件上传

本章将学习Express multer 文件上传 ,因为Nest 的文件上传是基于 Express 的中间件 multer 实现的,所以在学习 Nest 文件上传之前,我们先学习下 multer 包 首先先创建 multer-test 文件夹执行下面代码 创建package.json npm init -y接着安装…

@RequiredArgsConstructor实现构造器注入

RequiredArgsConstructor实现构造器注入 1. Autowired 和 Resource 注解 Autowired Autowired 是 Spring 框架提供的注解,用于自动装配依赖。可以用于字段、构造函数和 setter 方法。 Autowired private ISysUserService userService;Resource Resource 是 Jav…

Java 中的 switch 语句:类型支持与限制

Java 中的 switch 语句:类型支持与限制 1、switch 语句支持的数据类型2、switch 语句不支持的数据类型3、总结 💖The Begin💖点点关注,收藏不迷路💖 在 Java 中,switch 语句是一种用于多分支选择的控制结构…

物联网专业现代学徒制人才培养质量评价体系构建

一、 引 言 随着信息技术的飞速发展,物联网(IoT)技术已成为推动全球信息化、智能化发展的关键力量。物联网专业人才的培养质量直接关系到行业的创新能力和竞争力。现代学徒制作为一种创新的人才培养模式,已被广泛应用于职业教育中…

HCIP.ppp协议(点到点)认证阶段

ppp协议 ppp是点到点的协议 1.兼容性很好 2.可以进行认证和授权 3.可移植性强 三个阶段 1.链路协商阶段 LCP协商------去协商ppp链路会话 2.认证(可选) 3.NCP协商------网络层协商阶段(根据网络层的不同NCP协议就会存在一个对应的NC…

查看尝试登服务器ssh 访问ip地址

不指定时间查看尝试登录服务器的SSH访问IP地址 # CentOS/RHEL系统 zgrep "sshd" /var/log/secure-* | grep "Failed password" | awk {print $(NF-3)} | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10检查过去7天的日志尝试登录服务器的SSH访问IP地址 # CentOS…

QT--SQLite

配置类相关的表,所以我使用sqlite,且QT自带该组件; 1.安装 sqlite-tools-win-x64-3460000、SQLiteExpert5.4.31.575 使用SQLiteExpert建好数据库.db文件,和对应的表后把db文件放在指定目录 ./db/program.db; 2.选择sql组件 3.新…

GaussDB关键技术原理:高性能(五)

GaussDB关键技术原理:高性能(四)从USTORE存储引擎、计划缓存计划技术、数据分区与分区剪枝、列式存储和向量化引擎、SMP并行执行等五方面对高性能关键技术进行解读,本篇将从LLVM动态查询编译执行、SQL-BYPASS执行优化、线程池化、…

【文档+源码+调试讲解】冷冻仓储管理系统

摘 要 随着互联网时代的到来,同时计算机网络技术高速发展,网络管理运用也变得越来越广泛。因此,建立一个B/S结构的冷冻仓储管理系统,会使冷冻仓储管理系统工作系统化、规范化,也会提高冷冻仓储管理系统平台形象&#x…

若依搭建 帝可得 售货机 笔记

一、搭建项目 1.后端gitee链接: 启动项目时记得修改mysql和redis的相关信息;创建项目相关数据库,并导入初始化的SQL脚本 dkd-parent: 帝可得后台管理系统 (gitee.com) 2.前端gitee链接: 启动项目时记得安装依赖:np…

IPv4与IPv6的定义和主要区别

IPv4与IPv6的定义 IPv4,即互联网协议版本4(InternetProtocolversion4),是互联网使用最为广泛的协议之一。它采用32位地址,以点分十进制表示,如192.168.1.1。 IPv6,即互联网协议版本6&#xff…

自动驾驶革命:商汤科技突破性大模型UniAD震撼登场

自动驾驶革命:商汤科技突破性大模型UniAD震撼登场! 在人工智能的浪潮中,自动驾驶技术一直是科技巨头们竞相追逐的圣杯。而今,商汤科技联合上海人工智能实验室与武汉大学,以一篇名为"Planning-oriented Autonomou…

Shader每日一练(2)护盾

Shader "Custom/Shield" {Properties{_Size("Size", Range(0 , 10)) 1 // 控制噪声纹理缩放大小的参数_colorPow("colorPow", Float) 1 // 控制颜色强度的指数_colorMul("colorMul", Float) 1 // 控制颜色乘法因子_mainColor("…

政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(五十四)—— 使用神经决策森林进行分类

目录 导言 数据集 设置 准备数据 定义数据集元数据 为训练和验证创建 tf_data.Dataset 对象 创建模型输入 输入特征编码 深度神经决策树 深度神经决策森林 实验 1:训练决策树模型 实验 2:训练森林模型 政安晨的个人主页:政安晨 欢…