Расшифровка Хаоса: Роль Моделей Большого Языка в Извлечении Неструктурированных Данных

Недавние достижения в области аппаратного обеспечения, такие как Nvidia H100 GPU, значительно повысили вычислительные возможности. С девятью раз большей скоростью, чем Nvidia A100, эти GPU отлично справляются с задачами глубокого обучения. Это достижение привело к коммерческому использованию генеративного ИИ в обработке естественного языка (NLP) и компьютерном зрении, что позволяет автоматизировать и интеллектуализировать процесс извлечения данных. Бизнес теперь может легко преобразовывать неструктурированные данные в ценные сведения, что является значительным шагом вперед в интеграции технологий. 

Традиционные Методы Извлечения Данных 

Ручной Ввод Данных 

Удивительно, но многие компании все еще полагаются на ручной ввод данных, несмотря на наличие более продвинутых технологий. Этот метод предполагает ручной ввод информации直接 в целевую систему. Он часто проще внедрять из-за более низких первоначальных затрат. Однако ручной ввод данных не только утомителен и занимает много времени, но также очень 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 машинно-читаемые 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, свободными от 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. Адаптации могут быть необходимы для улучшения результатов при работе с текстовыми входными данными. Инструменты извлечения данных на рынке, основанные на технологии OCR, часто накладывают слой за слоем постобработки для улучшения точности извлеченных данных. Но эти решения не могут гарантировать 100% точных результатов.  

Совпадение Шаблонов Текста 

Совпадение шаблонов текста – это метод, используемый для выявления и извлечения конкретной информации из текста с помощью предварительно определенных правил или шаблонов. Он 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 его 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 “климат”. Кроме того, совпадение шаблонов текста демонстрирует контекстную чувствительность, не осознавая множества значений в разных контекстах. Поддержание баланса между жесткостью и адаптивностью остается постоянной проблемой при эффективном использовании этого метода. 

Выявление Именованных Сущностей (NER)  

Выявление 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 встроенной возможности 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, ограничивая 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 Моделей Большого Языка 

Использование моделей большого языка (МБЯ) для извлечения неструктурированных данных является убедительным решением с явными преимуществами, которые решают критические проблемы. 

Контекстно-Зависимое Извлечение Данных 

МБЯ 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 поручено извлечение погодных значений, они захватывают предназначенную информацию и учитывают связанные элементы, такие как значения климата, без проблем включая синонимы и семантику. Этот продвинутый уровень понимания устанавливает МБЯ как динамичный и адаптивный выбор в области извлечения данных.  

Использование Параллельных Возможностей Обработки 

МБЯ используют параллельную обработку, что делает задачи быстрее и более эффективными. В отличие от последовательных моделей, МБЯ 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, МБЯ обрабатывают не последовательные данные, легко обрабатывая различные структуры предложений. Эта универсальность охватывает различные формы данных, такие как таблицы и изображения. 

Улучшение Потоков Обработки 

Использование МБЯ отмечает значительный сдвиг в автоматизации как предварительной, так и постобработки. МБЯ уменьшают необходимость в ручном труде, автоматизируя процессы извлечения точно, оптимизируя обработку неструктурированных данных. Их обширная подготовка на различных наборах данных позволяет им выявлять закономерности и корреляции, которые традиционные методы не могут обнаружить. 

Источник: Пайплайн Генеративного ИИ

Эта схема пайплайна генеративного ИИ иллюстрирует применимость моделей, таких как BERT, GPT и OPT, в извлечении данных. Эти МБЯ 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. Последующее извлеченное данные можно разобрать и загрузить в таблицу базы данных или плоский файл, облегчая бесшовную интеграцию в рабочие процессы организации. 

Эволюционирующие Фреймворки ИИ: RNN в Трансформерах в Современном Извлечении Данных 

Генеративный ИИ работает в рамках encoder-decoder, включающей два сотрудничающих нейронных сетей. Кодировщик обрабатывает входные данные, конденсируя важные особенности 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 суммаризация, 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 испытывают трудности с структурами, подобными таблицам. Решение этой проблемы требует тщательного учета последовательности и позиционного размещения, требуя специальных 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 Долгой Короткоживущей Памяти 

Сети Долгой Короткоживущей Памяти (LSTM) появляются как решение, которое решает ограничения RNN, особенно через механизм выбора и забывания. Как и RNN, LSTM отлично справляются с извлечением пар ключ-значение из предложений. Однако они испытывают аналогичные трудности с структурами, подобными таблицам, требуя стратегического учета последовательности и позиционных элементов.  

 GPU были впервые использованы для глубокого обучения в 2012 для разработки знаменитой модели AlexNet CNN. Последующим шагом было обучение некоторых RNN с использованием GPU, хотя они не дали хороших результатов. Сегодня, несмотря на наличие GPU, эти модели в значительной степени вышли из употребления и были заменены трансформер-основанными МБЯ. 

Трансформер – Механизм Внимания 

Введение трансформеров, особенно в новаторской статье “Внимание – это все, что вам нужно” (2017), революционизировало NLP, предложив архитектуру ‘трансформер’. Эта архитектура позволяет параллельные вычисления и мастерски захватывает длинные зависимости, открывая новые возможности для языковых моделей. МБЯ, такие как GPT, BERT и OPT, используют технологию трансформеров. В сердце трансформеров лежит механизм “внимания”, ключевой вкладчик в повышенную производительность 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 разнообразным шаблонам 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 фокусируется независимо на числовых значениях (суммах) и текстовых шаблонах (имена поставщиков). В отличие от RNN, трансформеры не понимают порядок слов. Для решения этой проблемы они используют позиционное кодирование 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 позиционного кодирования имеет решающее значение 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 Развития 

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

Достижения в Моделях Большого Языка (МБЯ) 

Генеративный ИИ проходит через трансформационную фазу, с МБЯ, занимающими центральное место в обработке сложных и разнообразных наборов данных для извлечения неструктурированных данных. Две заметные стратегии стимулируют эти достижения: 

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

2. Применения RAG: Восстановление-Усиленная Генерация (RAG) – это появляющаяся тенденция, которая объединяет крупные предварительно обученные языковые модели с внешними механизмами поиска для улучшения их возможностей. Доступ к огромному корпусу документов во время генерации, RAG преобразует базовые языковые модели в динамические инструменты, адаптированные как для бизнес-, так и для потребительских приложений.

Оценка Производительности МБЯ 

Проблема оценки производительности МБЯ решается с помощью стратегического подхода, включающего задачи-специфические метрики и инновационные методологии оценки. Ключевые разработки в этой области включают: 

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

2. Оценка Человеком: Оценка человеком остается важной наряду с автоматизированными метриками, обеспечивая всестороннюю оценку МБЯ. Интегрируя автоматизированные метрики с человеческой оценкой, гибридные методы оценки предлагают нюансированный взгляд на контекстную правильность и актуальность извлеченной информации.

Обработка Изображений и Документов  

Мультимодальные МБЯ полностью заменили OCR. Пользователи могут преобразовать отсканированный текст из изображений и документов в машинно-читаемый текст, с возможностью выявления и извлечения информации напрямую из визуального контента с помощью модулей, основанных на видении. 

Извлечение Данных из Ссылок и Сайтов 

МБЯ развиваются, чтобы удовлетворить растущий спрос на извлечение данных из веб-сайтов и веб-ссылок. Эти модели все больше способны к веб-скрейпингу, преобразуя данные из веб-страниц в структурированные форматы. Эта тенденция бесценна для задач, таких как агрегация новостей, сбор данных электронной коммерции и конкурентный интеллект, повышая контекстное понимание и извлечение реляционных данных из веба. 

Восхождение Малых Гигантов в Генеративном ИИ 

Первая половина 2023 года была сосредоточена на разработке огромных языковых моделей на основе предположения “чем больше, тем лучше”. Однако недавние 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 суммаризация, заработав им прозвище “малых гигантов”. Эти модели используют меньше вычислительной мощности и хранилища, что делает ИИ более доступным для небольших компаний без необходимости в дорогих GPU. 

Заключение 

Ранние модели генеративного ИИ, включая генеративные противостоящие сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE), представили новые подходы к обработке данных на основе изображений. Однако настоящий прорыв произошел с трансформер-основанными моделями большого языка. Эти модели превзошли все предыдущие методы в обработке неструктурированных данных благодаря своей encoder-decoder структуре, само-вниманию и много-головому вниманию, предоставляя глубокое понимание языка и способности рассуждения, подобные человеческим. 

 Хотя генеративный ИИ предлагает перспективный старт в добыче 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 – это еще одна проблема. Принятие решений, таких как мультимодальная обработка данных и расширения пределов 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 эффективно и экономически эффективно, оно имеет свои собственные ограничения, такие как задержка, ограниченный контроль и риски безопасности.  

 Более безопасное и настраиваемое решение заключается в настройке встроенной МБЯ. Этот подход не только смягчает проблемы с безопасностью и конфиденциальностью данных, но также повышает контроль над процессом извлечения данных. Настройка МБЯ 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 нуля и с несколькими примерами, настроенная модель может адаптироваться к различным макетам документов, обеспечивая эффективное и точное извлечение неструктурированных данных в различных областях.