استخراج دانش با استفاده از LLM | به سمت هوش مصنوعی

استخراج دانش از اسناد با استفاده از LLM (مدل های زبان بزرگ) در دنیای داده محور ما اهمیت فزاینده ای پیدا کرده است. همانطور که حجم اطلاعات به طور تصاعدی افزایش می یابد، نیاز به پردازش و درک مطالب از منابع مختلف، از جمله متن، جداول، و شکل ها وجود دارد.

LLM ها نشان دهنده یک جهش به جلو در استخراج دانش هستند که در مقایسه با NLP سنتی صرفه جویی قابل توجهی در زمان و هزینه ارائه می کنند.پردازش زبان طبیعی) روش ها در حالی که رویکردهای مرسوم اغلب به مهندسی ویژگی های گسترده و مدل های خاص دامنه نیاز دارند، LLM ها را می توان برای کارهای متنوع با حداقل درخواست اعمال کرد. این تطبیق پذیری زمان توسعه و نیاز به تخصص تخصصی در حوزه های مختلف را به شدت کاهش می دهد.

توانایی LLM ها در درک زمینه و جزئیات به این معنی است که می توانند اطلاعات دقیق و مرتبط تری استخراج کنند و زمان صرف شده برای تأیید دستی و تصحیح خطا را کاهش دهند. علاوه بر این، ظرفیت آنها برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر وسیعی از داده ها به صورت موازی بسیار بیشتر از توانایی های انسانی است و به محققان این امکان را می دهد که در زمان کمتری زمین های بیشتری را پوشش دهند. این تسریع در فرآیند تحقیق نه تنها باعث صرفه جویی در هزینه های مستقیم نیروی کار می شود، بلکه نوآوری و تصمیم گیری سریع تر را نیز ممکن می سازد و مزیت رقابتی را برای سازمان ها فراهم می کند.

علاوه بر این، همانطور که LLM ها در کارایی بهبود می یابند و بیشتر… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی