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。