«`html
Повышение эффективности работы с помощью искусственного интеллекта
Анализ документов — это критическая область, которая направлена на преобразование документов в осмысленную информацию. Это включает в себя чтение и интерпретацию текста, понимание композиции, нетекстовых элементов и стиля текста. Способность понимать пространственное расположение, визуальные подсказки и текстовую семантику является важной для точного извлечения и интерпретации информации из документов. Эта область стала особенно важной с появлением больших языковых моделей (LLM) и увеличением использования изображений документов в различных приложениях.
Решения и практические применения
Одной из основных проблем, рассматриваемых в данном исследовании, является эффективное извлечение информации из документов, содержащих смесь текстовых и визуальных элементов. Традиционные модели, ориентированные только на текст, часто нуждаются в помощи при интерпретации пространственных расположений и визуальных элементов, что приводит к неполному или неточному пониманию. Это ограничение особенно заметно в задачах, таких как визуальное вопросно-ответное тестирование документов (DocVQA), где понимание контекста требует плавного интегрирования визуальной и текстовой информации.
Существующие методы анализа документов обычно полагаются на оптические распознаватели символов (OCR) для извлечения текста из изображений. Однако эти методы могли бы улучшить свою способность интегрировать визуальные подсказки и пространственное расположение текста, что критически важно для полноценного понимания документов. Например, в DocVQA производительность моделей, ориентированных только на текст, значительно ниже по сравнению с моделями, способными обрабатывать как текст, так и изображения. Исследование подчеркнуло необходимость интеграции этих элементов для повышения точности и эффективности производительности.
Исследователи из компании Snowflake оценили различные конфигурации моделей GPT-4, включая интеграцию внешних OCR-движков с изображениями документов. Такой подход направлен на улучшение понимания документов путем объединения распознанного OCR-текста с визуальными данными, что позволяет моделям одновременно обрабатывать оба типа информации. В рамках исследования были рассмотрены различные версии GPT-4, такие как модель TURBO V, поддерживающая высокоразрешающие изображения и обширные контекстные окна до 128 тыс. токенов, что позволяет эффективно обрабатывать сложные документы.
Предложенный метод был оценен с использованием нескольких наборов данных, включая DocVQA, InfographicsVQA, SlideVQA и DUDE. Эти наборы данных представляют различные типы документов, от тексто-интенсивных до визуально-интенсивных и многостраничных документов. Результаты продемонстрировали значительное улучшение производительности, особенно при использовании текста и изображений. Например, модель GPT-4 Vision Turbo достигла показателя ANLS 87,4 в DocVQA и 71,9 в InfographicsVQA, когда в качестве входных данных использовались как OCR-текст, так и изображения. Эти показатели значительно выше, чем у моделей, ориентированных только на текст, что подчеркивает важность интеграции визуальной информации для точного понимания документов.
Исследование также предоставило детальный анализ производительности модели на различных типах входных данных. Например, было установлено, что предоставленный OCR-текст значительно улучшил результаты для свободного текста, форм, списков и таблиц в DocVQA. В то же время улучшение было менее заметным для фигур или изображений, что указывает на то, что модель больше выигрывает от текстовых элементов, структурированных внутри документа. Анализ выявил первичное смещение, при котором модель показывала лучшие результаты, когда соответствующая информация находилась в начале входного документа.
Дальнейшая оценка показала, что модель GPT-4 Vision Turbo превзошла более тяжелые модели, ориентированные только на текст, в большинстве задач. Лучшие результаты были достигнуты с высокоразрешающими изображениями (2048 пикселей по более длинной стороне) и OCR-текстом. Например, на наборе данных SlideVQA модель набрала 64,7 с высокоразрешающими изображениями по сравнению с более низкими показателями при использовании изображений низкого разрешения. Это подчеркивает важность качества изображения и точности OCR для улучшения производительности понимания документов.
В заключение, исследование продвинуло понимание документов, продемонстрировав эффективность интеграции распознанного OCR-текста с изображениями документов. Модель GPT-4 Vision Turbo продемонстрировала превосходные результаты на различных наборах данных, достигнув передовых результатов в задачах, требующих текстового и визуального понимания. Такой подход решает ограничения моделей, ориентированных только на текст, и обеспечивает более полное понимание документов. Полученные результаты подчеркивают потенциал улучшения точности при интерпретации сложных документов, открывая путь к более эффективным и надежным системам понимания документов.
Подробнее ознакомьтесь с документом. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 44k+ ML SubReddit
Статья This AI Paper from Snowflake Evaluates GPT-4 Models Integrated with OCR and Vision for Enhanced Text and Image Analysis: Advancing Document Understanding доступна на сайте MarkTechPost.
Использование искусственного интеллекта для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper from Snowflake Evaluates GPT-4 Models Integrated with OCR and Vision for Enhanced Text and Image Analysis: Advancing Document Understanding.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
