模型行为：为什么您的企业需要 LLM 数据提取
Posted: Sat Dec 07, 2024 8:06 am
在过去十年中，数据被誉为新石油、新黄金、新货币、新土壤，甚至是新氧气。所有这些比较都说明了同一个观点：数据很重要。如果您现在经营企业，您需要数据来做出明智的决策和制定战略。
然而，可靠地提取这 科威特 whatsapp 数据库 些数据是一项持续的责任。每天，您的企业都需要访问隐藏在各种文档格式中的数据——从 Word 文档到 PDF 再到 Excel 电子表格。这些格式之所以如此受欢迎，是因为它们在组织和呈现内容方面提供了灵活性，但所有这些格式自由也使得从这些文档中提取数据变得具有挑战性。
当然，除非您拥有 LLM 数据提取能力。
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为什么使用 LLM 进行数据提取？
大型语言模型 (LLM) 是一种基于大量文本数据进行训练的机器学习模型。LLM 被“输入”了足够数量的人类语言，以识别、理解、解释甚至生成同一种自然语言的数据。示例包括 OpenAI 的 GPT、Google 的 BERT 和 Facebook AI 的 RoBERTa。
LLM 最广为人知的应用是生成式 AI，但也用于情绪分析、聊天机器人和在线搜索。以下是使其成为数据提取实用选择的一些因素：
法学硕士可以处理结构化和非结构化数据
除了 Word 文件、PDF 和电子表格之外，您的企业还可能会收到纯文本文件、HTML 文件甚至扫描图像中的数据。您会在电子邮件、客户反馈表、法律文件、报告或发票中看到这些数据。LLM 是在具有多种语言模式的海量数据集上进行训练的，这使得这些模型能够毫无问题地适应结构化和非结构化文档类型。它们可以识别格式不一致或没有固定结构的文档中的关键信息和实体。
然而，可靠地提取这 科威特 whatsapp 数据库 些数据是一项持续的责任。每天，您的企业都需要访问隐藏在各种文档格式中的数据——从 Word 文档到 PDF 再到 Excel 电子表格。这些格式之所以如此受欢迎，是因为它们在组织和呈现内容方面提供了灵活性，但所有这些格式自由也使得从这些文档中提取数据变得具有挑战性。
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LLM 最广为人知的应用是生成式 AI，但也用于情绪分析、聊天机器人和在线搜索。以下是使其成为数据提取实用选择的一些因素：
法学硕士可以处理结构化和非结构化数据
除了 Word 文件、PDF 和电子表格之外，您的企业还可能会收到纯文本文件、HTML 文件甚至扫描图像中的数据。您会在电子邮件、客户反馈表、法律文件、报告或发票中看到这些数据。LLM 是在具有多种语言模式的海量数据集上进行训练的，这使得这些模型能够毫无问题地适应结构化和非结构化文档类型。它们可以识别格式不一致或没有固定结构的文档中的关键信息和实体。