当前位置: 首页 > news >正文

合合信息大模型“加速器”亮相2024世界人工智能大会,助力大模型学好“专业课”

7月4日至7日,2024世界人工智能大会在上海拉开帷幕。现阶段,“百模大战”现象背后的中国大模型发展前景与堵点仍然是各界关注的焦点。如何帮助大模型在信息的海洋中快速找准航向,在数据的荒漠中找到高质量的“水源”?合合信息在本次大会上展示了大模型“加速器”解决方案。

据了解,在大模型训练的上游阶段,“加速器”中的文档解析引擎将助力大模型突破在书籍、论文、研报等文档中的版面解析障碍,从源头为模型训练与应用输送纯净的“燃料”,助力大模型跑得更快;“加速器”还加载了行业领先的acge文本向量化模型,助力大模型解决“已读乱回”的“幻觉”问题,让大模型在正确的航线上行驶得更远。

大模型发展需要“智慧燃料”

大模型技术的发展和应用,预示着更加智能化、个性化未来的到来。如果将大模型比喻为正在疾驰的科技列车,语料便是珍贵的“燃料”。对于中国的大模型企业而言,语料短缺问题更为严峻。当前大模型数据集主要为英文,中文语料占比较低;无线表、跨页表格、复杂公式等元素的处理仍是大模型语料处理中的另一个“拦路虎”。

文档解析技术是支撑大模型语料训练的关键技术之一,面临着从海量文档中高效提炼“智慧燃料”的艰巨任务。合合信息的文档解析引擎具备强大的“动能”,最快1.5秒可解析百页长文档中的文本、表格、图像等非结构化数据,也是当前市面上同类文档解析引擎中处理速度最快的产品之一;同时,引擎还具备优秀的文档“理解力”,可智能还原文档阅读顺序,加速了模型在预训练、开发、使用落地等多方面的流程。

图:大模型使用文档解析引擎之前(左框)和之后(右框)的效果对比。使用后大模型具备了更快速、优秀的文档要素分析、表格内容识别能力。

金融报表、行业报告等高知识密度的文档中,表格的含义是最精华的数据指标。失之毫厘差之千里,一个单元格的理解问题,可能导致整个表格的识别结果产生误差,所以表格的还原准确率,直接影响着模型问答的效果。在现场,参观者可选择物理、医学、金融、社会学等多个知识领域的文档,向大模型提问专业问题,例如对特定表格内容的总结、关键要素的分析等。对比测试结果显示,加载了文档解析引擎的大模型,在回答问题的速度、准确度上更胜一筹。

文档解析引擎帮大模型“读懂”图表

在文档解析范畴中,针对图表类素材的识别、内容理解是多数大模型亟待解决的障碍,合合信息大模型“加速器”则打通了这一堵点:引擎能够深度“洞察”图表内容,对研报、论文等文档中的柱状图、折线图、饼图、雷达图等十余种常见图表进行“还原”,巧妙转化大模型能够理解的markdown格式,使数据和图表的价值潜能充分释放。

在文档解析引擎的帮助下,大模型可以直接获取图表原始的结构化数据,高效地学习理解商业研报和学术论文等专业文档中的论证逻辑,提升语言理解、数据处理、知识推理分析的效率和准确性,满足更高价值的金融和学术等应用场景的需要。

图:参观者现场体验图表解析效果

在实际应用场景中,图表的呈现形式多样。受美术排版、内容风格影响,部分图表除坐标系区间外,不会显示具体的节点数值,给大模型的“认知”工作带来了困扰。值得关注的是,合合信息文档解析引擎已经能够做到在图表不显示具体数值的情况下,仅依据坐标轴区间估算具体数值,实现了行业级突破。

图:文档解析引擎基于坐标轴区间,对不显示具体数据的图表进行数值估算。

acge模型:为大模型穿越信息迷雾“导航”

如果说文档解析是为大模型加满油,acge模型则是为其配备了精准的“导航系统”。合合信息大模型“加速器”加载了acge_text_embedding模型(简称“acge模型”),如同“指南针”一般,引导大模型在信息的汪洋大海中准确定位目标,减少“幻觉”发生,提升回答问题的准确性和针对性。

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,帮助大模型快速在信息的海洋里“捞针”,其在分类和聚类任务中展现出高准确率,让大模型更准确地理解专业问题。模型不仅在信息检索和分类任务上展现了卓越的性能,更通过持续学习机制,克服了传统神经网络的遗忘难题,为各行各业大模型的智能化升级提供了强大的推动力。

与头部厂商共寻大模型专业化发展之路

在表格内容还原、复杂样本处理、多语言文档识别等方面,合合信息大模型“加速器”具备高准确性和稳定性,大幅提升了模型的理解力,并通过其强大的多语言识别、多类型支持能力,为多个行业提供了高效、准确、实用的文档解析服务。本次世界人工智能大会现场,合合信息与百川智能携手,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,精准地回答用户“刁钻”的专业问题,引起了业内人士的关注。

百川智能是一家研发通用人工智能并提供相关服务的公司,核心业务是打造基础大模型及颠覆性上层应用。在大模型文档处理场景中,合合信息与百川共同探索技术应用新范式,破解困扰大模型产业已久的多文档元素识别、版面分析难题,将对百页文档的整体处理速率提升超过10倍。

百川智能表示,大模型技术应用到千行百业,除了模型底层技术能力提升,离不开与行业知识库的协作。大模型+知识库能解决大部分企业定制化需求,有效提升工作效率。例如文档解析是企业工作流中最常用到的,它的表现关乎数据输入准确性、信息提取的完整性及作用于应用场景的扩展,可以说深度铸就了广度。与合合信息等专业伙伴之间的紧密配合,可以共同克服这些技术和场景瓶颈,未来也希望能汇集各方力量,共同推动大模型落地行业应用的进步。

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的解析中,助力大模型更顺利地接轨“专业课”,它不仅仅是一套技术工具,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,大模型加速器将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”。

相关文章:

合合信息大模型“加速器”亮相2024世界人工智能大会,助力大模型学好“专业课”

7月4日至7日,2024世界人工智能大会在上海拉开帷幕。现阶段,“百模大战”现象背后的中国大模型发展前景与堵点仍然是各界关注的焦点。如何帮助大模型在信息的海洋中快速找准航向,在数据的荒漠中找到高质量的“水源”?合合信息在本次…...

bond网络配置文件中 interface-name 与 id 的区别

在bond网络配置文件中,interface-name和id是两个不同的参数,它们有如下区别: interface-name:该参数用于指定bond设备所使用的物理网卡接口的名称。可以设置一个或多个接口名称,多个接口名称之间使用逗号分隔。例如&am…...

Linux权限概述

一、权限概述 1.权限的基本概念 2.为什么要设置权限 3.linux用户的身份类别 4.user文件的拥有者 5.group文件所属组内用户 6.other其他用户 7.特殊用户root 二、普通权限管理 1.ls -l查看文件权限 2.文件类型以及权限解析 3.文件或文件夹的权限设置 4.通过数字给文件…...

谷粒商城学习-09-配置Docker阿里云镜像加速及各种docker问题记录

文章目录 一,配置Docker阿里云镜像加速二,Docker安装过程中的几个问题1,安装报错:Could not resolve host: mirrorlist.centos.org; Unknown error1.1 检测虚拟机网络1.2 重设yum源 2,报错:Could not fetch…...

基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1灰狼优化算法原理 4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解 4.3 基于GWO的多目标优化算法 5.完整程序 1.程序功能描述 基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真,目标函数…...

排序算法-java版本

冒泡排序 原理&#xff1a;相邻的数据两两比较&#xff0c;小的放前面&#xff0c;大的放后面 int[] arr{3,5,2,1,4} for(int i0;i<arr.length-1;i){for(int j0;j<arr.length-1-i;j){if(arr[j]>arr[j1]){int temparr[j];arr[j]arr[j1];arr[j1]temp;}}}选择排序 升序…...

Java+前后端分离架构+ MySQL8.0.36产科信息管理系统 产科电子病历系统源码

Java前后端分离架构 MySQL8.0.36产科信息管理系统 产科电子病历系统源码 产科信息管理系统—住院管理 数字化产科住院管理是现代医院管理中的重要组成部分&#xff0c;它利用数字化技术优化住院流程&#xff0c;提升医疗服务质量和效率。以下是对数字化产科住院管理的详细阐述…...

js使用websocket,vue使用websocket,copy即用

新建一个文件 websocket.js // 定义websocket 地址 let socketurlDev "ws://192.000.0.0:8085/websocket/admin/"; //开发环境 let socketurlProd "wss://123456789.cn/prod-api/websocket/admin/"; //正式环境// 重连锁, 防止过多重连 let reconnectLo…...

【鸿蒙学习笔记】Stage模型工程目录

官方文档&#xff1a;应用配置文件概述&#xff08;Stage模型&#xff09; 目录标题 FA模型和Stage模型工程级目录模块级目录app.json5module.json5程序执行流程程序基本结构开发调试与发布流程 FA模型和Stage模型 工程级目录 模块级目录 app.json5 官方文档&#xff1a;app.j…...

算法基础-----【动态规划】

动态规划(待完善) 动规五部曲分别为&#xff1a; 确定dp数组&#xff08;dp table&#xff09;以及下标的含义确定递推公式&#xff08;状态转移公式&#xff09;dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组、 动态规划的核心就是递归剪枝&#xff08;存储键值&#xff0c;…...

Java中的响应式编程与Reactor框架

Java中的响应式编程与Reactor框架 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 响应式编程&#xff08;Reactive Programming&#xff09;是一种面向数据流…...

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于Ubuntu系统部署ComfyUI:功能最强大、模块化程度最高的Stable Diffusion图形用户界面和后台

目录 ComfyUI的特性介绍 开始安装 做点准备工作 在Conda虚拟环境中进行 依赖项的安装 运行 政安晨的个人主页&#xff1a;政安晨 欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: 零基础玩转各类开源AI项目 希望政安晨的博客能够对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&…...

匿名内部类

下面代码中&#xff0c;Person24 是一个抽象类&#xff0c;这意味着它不能被直接实例化&#xff0c;只能通过继承它的子类来实现其抽象方法。代码片段中展示了如何使用匿名内部类来实现一个抽象类的实例。 package chapter04;public class Java24_Object_匿名内部类 {public s…...

react_web自定义组件_多类型Modal_搜索栏Search

目录 一、带输入框的Modal 二、提示框Modal 三、搜索栏Search 在做项目时引入一些现成的UI组件&#xff0c;但是如果和设计图冲突太大&#xff0c;更改时很麻烦&#xff0c;如果自己写一个通用组件其实也就几十分钟或者几个小时&#xff0c;而且更具UI设计更改也比较好更改&…...

Apache Flink架构介绍

目录 一、Apache Flink架构组件栈 1.1 概述 1.2 架构图 1.3 架构分层组件说明 1.3.1 物理部署层 1.3.2 Runtime 核心层 1.3.3 API & Libraries层 二、Flink运行时架构 2.1 概述 2.2 架构图 2.3 架构角色和组件 2.3.1 Flink Clients客户端 2.3.2 JobManager 2.…...

华为HCIP Datacom H12-821 卷28

1.单选题 下面是一台路由器的部分配置,关于该部分配置描述正确的是,[HUAWEI]ip ip-prefx pl permit 10.0.192.0 8greater-equal17 less-equal 18 A、10.0.192.0/8网段内,掩码长度为18的路由会匹配到该前缀列表,匹配规则为允许 B、10.0.192.0/8网段内掩码长度为21的路…...

安装Nginx以及简单使用 —— windows系统

一、背景 Nginx是一个很强大的高性能Web和反向代理服务&#xff0c;也是一种轻量级的Web服务器&#xff0c;可以作为独立的服务器部署网站&#xff0c;应用非常广泛&#xff0c;特别是现在前后端分离的情况下。而在开发过程中&#xff0c;我们常常需要在window系统下使用Nginx作…...

【UE5.3】笔记8 添加碰撞,检测碰撞

添加碰撞 打开BP_Food,添加Box Collision组件&#xff0c;与unity类似&#xff1a; 调整Box Collision的大小到刚好包裹物体&#xff0c;通过调整缩放和盒体范围来控制大小&#xff0c;一般先调整缩放找个大概大小&#xff0c;然后调整盒体范围进行微调。 碰撞检测 添加好碰撞…...

丝滑流畅!使用kimi快速完成论文仿写

学境思源&#xff0c;一键生成论文初稿&#xff1a; AcademicIdeas - 学境思源AI论文写作 今天的分享&#xff0c;我们将带大家探索一种新的学术写作技巧——使用Kimi进行论文仿写。本文将深入解析如何利用Kimi的智能辅助功能&#xff0c;提高论文写作的效率和质量&#xff0c…...

【C++】认识使用string类

【C】STL中的string类 C语言中的字符串标准库中的string类string类成员变量string类的常用接口说明成员函数string(constructor构造函数)~string(destructor析构函数)默认赋值运算符重载函数 遍历string下标[ ]迭代器范围for反向迭代器 capacitysizelengthmax_sizeresizecapaci…...

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

MPNet:旋转机械轻量化故障诊断模型详解python代码复现

目录 一、问题背景与挑战 二、MPNet核心架构 2.1 多分支特征融合模块(MBFM) 2.2 残差注意力金字塔模块(RAPM) 2.2.1 空间金字塔注意力(SPA) 2.2.2 金字塔残差块(PRBlock) 2.3 分类器设计 三、关键技术突破 3.1 多尺度特征融合 3.2 轻量化设计策略 3.3 抗噪声…...

PHP和Node.js哪个更爽?

先说结论&#xff0c;rust完胜。 php&#xff1a;laravel&#xff0c;swoole&#xff0c;webman&#xff0c;最开始在苏宁的时候写了几年php&#xff0c;当时觉得php真的是世界上最好的语言&#xff0c;因为当初活在舒适圈里&#xff0c;不愿意跳出来&#xff0c;就好比当初活在…...

JVM垃圾回收机制全解析

Java虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;中的垃圾收集器&#xff08;Garbage Collector&#xff0c;简称GC&#xff09;是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象&#xff0c;从而释放内存空间&#xff0c;避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)

上一章用到了V2 的概念&#xff0c;其实 Fiori当中还有 V4&#xff0c;咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务)&#xff0c;代理中间件&#xff08;ui5-middleware-simpleproxy&#xff09;-CSDN博客…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...

C++ 设计模式 《小明的奶茶加料风波》

&#x1f468;‍&#x1f393; 模式名称&#xff1a;装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09; &#x1f466; 小明最近上线了校园奶茶配送功能&#xff0c;业务火爆&#xff0c;大家都在加料&#xff1a; 有的同学要加波霸 &#x1f7e4;&#xff0c;有的要加椰果…...

零知开源——STM32F103RBT6驱动 ICM20948 九轴传感器及 vofa + 上位机可视化教程

STM32F1 本教程使用零知标准板&#xff08;STM32F103RBT6&#xff09;通过I2C驱动ICM20948九轴传感器&#xff0c;实现姿态解算&#xff0c;并通过串口将数据实时发送至VOFA上位机进行3D可视化。代码基于开源库修改优化&#xff0c;适合嵌入式及物联网开发者。在基础驱动上新增…...