Расшифровка беспорядка: роль Больших Языковых Моделей в извлечении неструктурированных данных

Недавние успехи в области аппаратного обеспечения, такие как Nvidia H100 GPU, значительно повысили вычислительные возможности. С девятькратной скоростью Nvidia A100, эти GPU отлично справляются с задачами глубокого обучения. Этот прорыв привел к коммерческому использованию генеративного ИИ в обработке естественного языка (NLP) и компьютерном зрении, что позволило автоматизировать и интеллектуализировать процесс извлечения данных. Бизнес может легко преобразовать неструктурированные данные в ценные знания, что является значительным шагом вперед в интеграции технологий. 

Традиционные методы извлечения данных 

Ввод данных вручную 

Удивительно, но многие компании все еще полагаются на ввод данных вручную, несмотря на наличие более совершенных технологий. Этот метод включает ручной ввод информации непосредственно в целевую систему. Он часто проще внедрить из-за более низких первоначальных затрат. Однако ввод данных вручную не только трудоемок и耗ет время, но также высоко подвержен ошибкам. Кроме того, он представляет риск для безопасности при работе с конфиденциальными данными, что делает его менее желательным вариантом в эпоху автоматизации и цифровой безопасности. 

Оптическое распознавание символов (OCR)  

Технология OCR, которая преобразует изображения и рукописный текст в машиночитаемые данные, предлагает более быстрое и экономически эффективное решение для извлечения данных. Однако качество может быть ненадежным. Например, символы, такие как “S”, могут быть неправильно интерпретированы как “8” и наоборот.  

Производительность OCR существенно зависит от сложности и характеристик входных данных; она работает хорошо с высококачественными отсканированными изображениями, не содержащими проблем, таких как наклон, водяные знаки или перечеркнутый текст. Однако она сталкивается с трудностями при работе с рукописным текстом, особенно когда визуальные элементы сложны или трудны для обработки. Возможно, потребуются адаптации для улучшения результатов при работе с текстовыми входными данными. Инструменты извлечения данных на рынке, использующие OCR в качестве базовой технологии, часто добавляют слои и слои постобработки для улучшения точности извлеченных данных. Но эти решения не могут гарантировать 100% точных результатов.  

Совпадение текстовых шаблонов 

Совпадение текстовых шаблонов – это метод выявления и извлечения конкретной информации из текста с помощью заранее определенных правил или шаблонов. Это быстрее и предлагает более высокую отдачу от инвестиций, чем другие методы. Он эффективен на всех уровнях сложности и достигает 100% точности для файлов с одинаковой структурой.  

Однако его жесткость в точном совпадении слов может ограничить адаптивность, требуя 100% точного совпадения для успешного извлечения. Трудности с синонимами могут привести к трудностям в выявлении эквивалентных терминов, таких как различие между “погода” и “климатом”. Кроме того, совпадение текстовых шаблонов демонстрирует контекстную чувствительность, не осознавая множественных значений в разных контекстах. Поддержание баланса между жесткостью и адаптивностью остается постоянной задачей при эффективном использовании этого метода. 

Распознавание именованных сущностей (NER)  

Распознавание именованных сущностей (NER), техника NLP, выявляет и категоризирует ключевую информацию в тексте. 

Извлечения NER ограничены предопределенными сущностями, такими как названия организаций, местоположения, личные имена и даты. Другими словами, системы NER в настоящее время не имеют врожденной способности извлекать пользовательские сущности за пределами этого предопределенного набора, который может быть специфичным для определенной области или случая использования. Во вторых, фокус NER на ключевых значениях, связанных с распознанными сущностями, не распространяется на извлечение данных из таблиц, что ограничивает его применимость для более сложных или структурированных типов данных. 

 Поскольку организации сталкиваются с все возрастающим объемом неструктурированных данных, эти проблемы подчеркивают необходимость комплексного и масштабируемого подхода к методам извлечения. 

Разблокировка неструктурированных данных с помощью Больших Языковых Моделей 

Использование Больших Языковых Моделей (БЯМ) для извлечения неструктурированных данных является привлекательным решением с явными преимуществами, которые решают критические проблемы. 

Контекстно-зависимое извлечение данных 

БЯМ обладают сильным контекстным пониманием, выработанным в результате обширной подготовки на больших наборах данных. Их способность выходить за рамки поверхности и понимать контекстные нюансы делает их ценными в решении различных задач извлечения информации. Например, когда им задают задачу извлечения значений погоды, они захватывают предназначенную информацию и учитывают связанные элементы, такие как значения климата, без проблем включая синонимы и семантику. Этот продвинутый уровень понимания устанавливает БЯМ как динамичный и адаптивный выбор в области извлечения данных.  

Использование параллельных вычислительных возможностей 

БЯМ используют параллельную обработку, что делает задачи быстрее и более эффективными. В отличие от последовательных моделей, БЯМ оптимизируют распределение ресурсов, что приводит к ускорению задач извлечения данных. Это повышает скорость и способствует общей производительности процесса извлечения.  

Адаптация к различным типам данных 

В то время как некоторые модели, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), ограничены конкретными последовательностями, БЯМ обрабатывают не последовательность-специфические данные, легко обрабатывая различные структуры предложений. Эта универсальность охватывает различные формы данных, такие как таблицы и изображения. 

Улучшение конвейеров обработки 

Использование БЯМ означает значительный сдвиг в автоматизации как предварительной, так и постобработки. БЯМ уменьшают необходимость ручных усилий, автоматизируя процессы извлечения точно, оптимизируя обработку неструктурированных данных. Их обширная подготовка на различных наборах данных позволяет им выявлять закономерности и корреляции, которые традиционные методы упускают из виду. 

Источник: Конвейер генеративного ИИ

Эта схема конвейера генеративного ИИ иллюстрирует применимость моделей, таких как BERT, GPT и OPT, в извлечении данных. Эти БЯМ могут выполнять различные операции NLP, включая извлечение данных. Обычно генеративная модель ИИ предоставляет подсказку, описывающую желаемые данные, и последующий ответ содержит извлеченные данные. Например, подсказка “Извлеките имена всех поставщиков из этого заказа на покупку” может дать ответ, содержащий все имена поставщиков, присутствующие в полуструктурированном отчете. Затем извлеченные данные можно разобрать и загрузить в таблицу базы данных или плоский файл, что облегчает безшовную интеграцию в рабочие процессы организаций. 

Эволюция ИИ-рамок: от RNN до трансформеров в современном извлечении данных 

Генеративный ИИ работает в рамках энкодер-декодер, включающей две совместные нейронные сети. Энкодер обрабатывает входные данные, конденсируя необходимые функции в “контекстный вектор”. Этот вектор затем используется декодером для генеративных задач, таких как перевод языка. Эта архитектура, использующая нейронные сети, такие как RNN и трансформеры, находит применение в различных областях, включая машинный перевод, генерацию изображений, синтез речи и извлечение сущностей данных. Эти сети отлично справляются с моделированием сложных отношений и зависимостей внутри последовательностей данных. 

Рекуррентные нейронные сети 

Рекуррентные нейронные сети (RNN) были разработаны для решения задач последовательностей, таких как перевод и суммирование, и отлично справляются в определенных контекстах. Однако они испытывают трудности с точностью в задачах, включающих длинные зависимости.  

 RNN отлично справляются с извлечением пар ключ-значение из предложений, но сталкиваются с трудностями при работе с таблицоподобными структурами. Решение этой проблемы требует тщательного учета последовательности и позиционного размещения, требуя специализированных подходов для оптимизации извлечения данных из таблиц. Однако их внедрение было ограничено из-за низкой отдачи от инвестиций и посредственной производительности на большинстве задач обработки текста, даже после обучения на больших объемах данных. 

Сети с долгой краткосрочной памятью 

Сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) возникают как решение, которое решает ограничения RNN, особенно через механизм селективного обновления и забывания. Как и RNN, LSTM отлично справляются с извлечением пар ключ-значение из предложений. Однако они сталкиваются с аналогичными трудностями с таблицоподобными структурами, требуя стратегического учета последовательности и позиционных элементов.  

 ГПУ были впервые использованы для глубокого обучения в 2012 году для разработки знаменитой модели AlexNet CNN. Затем некоторые RNN также были обучены с использованием ГПУ, хотя они не дали хороших результатов. Сегодня, несмотря на наличие ГПУ, эти модели в значительной степени вышли из употребления и были заменены трансформер-основанными БЯМ. 

Трансформер – механизм внимания 

Введение трансформеров, особенно в новаторской статье “Внимание – это все, что вам нужно” (2017), революционизировало NLP, предложив архитектуру “трансформер”. Эта архитектура позволяет выполнять параллельные вычисления и эффективно захватывает длинные зависимости, открывая новые возможности для языковых моделей. БЯМ, такие как GPT, BERT и OPT, используют технологию трансформеров. В основе трансформеров лежит механизм “внимания”, который является ключевым фактором повышения производительности в последовательности-к-последовательности обработки данных. 

Механизм “внимания” в трансформерах вычисляет взвешенную сумму значений на основе совместимости между “запросом” (подсказкой) и “ключом” (пониманием модели каждого слова). Этот подход позволяет сосредоточить внимание во время генерации последовательности, обеспечивая точное извлечение. Два важных компонента внутри механизма внимания – это само-внимание, захватывающее важность между словами во входной последовательности, и много-головое внимание, позволяющее использовать различные закономерности внимания для конкретных отношений.  

В контексте извлечения счетов-фактур само-внимание распознает актуальность ранее упомянутой даты при извлечении сумм платежей, в то время как много-головое внимание сосредотачивается независимо на числовых значениях (суммах) и текстовых закономерностях (именах поставщиков). В отличие от RNN, трансформеры не имеют врожденного понимания порядка слов. Чтобы решить эту проблему, они используют позиционную кодировку для отслеживания места каждого слова в последовательности. Этот метод применяется как к входным, так и к выходным вложениям, помогая выявлять ключи и их соответствующие значения внутри документа.  

Сочетание механизмов внимания и позиционных кодировок является важным для способности большой языковой модели распознавать структуру как табличную, учитывая ее содержание, пробелы и текстовые маркеры. Этот навык отличает ее от других методов извлечения неструктурированных данных.

Текущие тенденции и разработки 

Пространство ИИ развивается с перспективными тенденциями и разработками, меняя способ, которым мы извлекаем информацию из неструктурированных данных. Давайте углубимся в ключевые аспекты, формирующие будущее этой области. 

Улучшения Больших Языковых Моделей (БЯМ) 

Генеративный ИИ переживает трансформационную фазу, с БЯМ, занимающими центральное место в обработке сложных и разнообразных наборов данных для извлечения неструктурированных данных. Две заметные стратегии стимулируют эти улучшения: 

1. Мультимодальное обучение: БЯМ расширяют свои возможности, обрабатывая одновременно различные типы данных, включая текст, изображения и аудио. Это развитие повышает их способность извлекать ценные сведения из различных источников, увеличивая их полезность в извлечении неструктурированных данных. Исследователи изучают эффективные способы использования этих моделей, стремясь исключить необходимость в ГПУ и позволить работе крупных моделей с ограниченными ресурсами.

2. Применения RAG: Усиление генерации с помощью поиска (RAG) – это возникающая тенденция, которая объединяет крупные предварительно обученные языковые модели с внешними механизмами поиска для улучшения их возможностей. Доступ к обширному корпусу документов во время процесса генерации преобразует базовые языковые модели в динамические инструменты, адаптированные как для бизнеса, так и для потребительских приложений.

Оценка производительности БЯМ 

Проблема оценки производительности БЯМ решается с помощью стратегического подхода, включающего задачеспецифические метрики и инновационные методологии оценки. Ключевые разработки в этой области включают: 

1. Настроенные метрики: Появляются адаптированные метрики оценки для оценки качества задач извлечения информации. Точность, полнота и баланс метрик доказали свою эффективность, особенно в задачах, таких как извлечение сущностей.

2. Оценка человеком: Оценка человеком остается важной наряду с автоматическими метриками, гарантируя всестороннюю оценку БЯМ. Объединение автоматических метрик с человеческой оценкой, гибридные методы оценки предлагают нюансированный взгляд на контекстную правильность и актуальность извлеченной информации.

Обработка изображений и документов  

Мультимодальные БЯМ полностью заменили OCR. Пользователи могут преобразовать отсканированный текст из изображений и документов в машиночитаемый текст, имея возможность выявлять и извлекать информацию непосредственно из визуального контента с помощью модулей, основанных на зрении. 

Извлечение данных из ссылок и веб-сайтов 

БЯМ развиваются, чтобы удовлетворить растущий спрос на извлечение данных из веб-сайтов и веб-ссылок. Эти модели все чаще используются для веб-скрейпинга, преобразуя данные из веб-страниц в структурированные форматы. Эта тенденция бесценна для задач, таких как агрегация новостей, сбор данных электронной коммерции и конкурентная разведка, повышая контекстное понимание и извлечение реляционных данных из веба. 

Возрождение “малых гигантов” в генеративном ИИ 

Первая половина 2023 года была сосредоточена на разработке огромных языковых моделей на основе предположения “чем больше, тем лучше”. Однако recent результаты показывают, что меньшие модели, такие как TinyLlama и Dolly-v2-3B, с менее чем 3 миллиардами параметров, отлично справляются с задачами, такими как рассуждение и суммирование, заработав титул “малых гигантов”. Эти модели используют меньше вычислительной мощности и хранилища, что делает ИИ более доступным для небольших компаний без необходимости дорогих ГПУ. 

Заключение 

Ранние модели генеративного ИИ, включая генеративные противостоящие сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE), представили новые подходы к управлению данными на основе изображений. Однако настоящий прорыв произошел с трансформер-основанными большими языковыми моделями. Эти модели превзошли все предыдущие методы в обработке неструктурированных данных благодаря своей энкодер-декодер структуре, само-вниманию и много-головому вниманию, что дало им глубокое понимание языка и позволило им обладать человеческими рассуждениями. 

 Хотя генеративный ИИ предлагает перспективный старт для извлечения текстовых данных из отчетов, масштабируемость таких подходов ограничена. Первые шаги часто включают обработку OCR, которая может привести к ошибкам, и сохраняются проблемы с извлечением текста из изображений внутри отчетов.  

 Извлечение текста внутри изображений в отчетах является еще одной проблемой. Принятие решений, таких как мультимодальная обработка данных и расширения ограничений токенов в GPT-4, Claud3, Gemini, предлагает перспективный путь вперед. Однако важно отметить, что эти модели доступны только через API. Хотя использование API для извлечения данных из документов является эффективным и экономически эффективным, оно сопряжено со своими ограничениями, такими как задержка, ограниченный контроль и риски безопасности.  

 Более безопасное и настраиваемое решение заключается в настройке внутренней БЯМ. Этот подход не только смягчает проблемы с безопасностью и конфиденциальностью данных, но также повышает контроль над процессом извлечения данных. Настройка БЯМ для понимания макета документа и для понимания смысла текста на основе его контекста предлагает прочный метод для извлечения пар ключ-значение и строк. Используя обучение с нулевым и несколькими выстрелами, настроенная модель может адаптироваться к различным макетам документов, обеспечивая эффективное и точное извлечение неструктурированных данных в различных областях.