合合信息大模型“加速器”——助力智能化未来

在人工智能技术不断发展的今天，大模型加速器正在成为推动智能化进程的重要工具。本文将深入探讨合合信息大模型加速器的技术原理及其在文档处理、训练加速、开发加速和体验加速等方面的应用，展示其在提高大模型性能和效率方面的卓越表现。

CSDN北京话事人:默语

39653人浏览 · 2024-07-12 08:30:00

CSDN北京话事人:默语 · 2024-07-12 08:30:00 发布

合合信息大模型“加速器”——助力智能化未来

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🎉 合合信息大模型“加速器”——助力智能化未来

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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”。本次世界人工智能大会期间，合合信息为大模型打造的“加速器”解决方案备受关注。

🌟 在大模型训练的初期阶段，“加速器”中的文档解析引擎将大幅提升大模型在书籍、论文、研报等文档中的版面解析能力，从源头为模型训练与应用提供纯净的“燃料”，助力大模型加速前进。此外，“加速器”还搭载了行业领先的ACGE文本向量化模型，有效解决大模型在阅读后出现的“已读乱回”现象，确保大模型在正确的轨道上稳定前行，走得更远。

摘要

正文内容

文档解析引擎百页文档秒级处理

大模型的快速发展背后，高质量语料的消耗速度也在加快。对于中国的大模型企业来说，语料短缺问题尤为严重。目前，主要的数据集以英文为主，全球通用的50亿数据训练集中，中文语料的比例非常低。大量高价值的语料数据被封存在报告、论文、报纸等文档中，复杂的版面结构限制了大模型的语料处理能力和文档问答的应用效果，导致这些数据无法被有效提取。

目前，处理无格式表格、跨页表格、复杂公式等元素仍是大模型语料处理中的难题。合合信息公司的文档解析引擎具有强大的处理能力，最快可以在1.5秒内解析包含文本、表格、图像等非结构化数据的百页长文档，是目前市场上同类产品中处理速度最快的之一。该引擎还具备出色的文档理解能力，能够智能还原文档的阅读顺序，加速大模型在预训练、开发和应用中的各项流程。

可以选择物理、医学、金融、社会学等多个领域的文档，向大模型提问专业问题，如总结特定表格内容、分析关键要素等。对比测试结果显示，加载了合合信息公司文档解析引擎的大模型在回答问题的速度、详细程度和准确性上均表现更佳。

文档解析引擎的强大“理解力”也体现在其对图表内容的处理能力上。目前，大多数大模型还无法正确识别和解析图表内容，而文档解析引擎则能够对研报、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”，将其转换为大模型能够理解的markdown格式。

借助文档解析引擎，大模型可以直接获取图表的原始结构化数据，从而更高效地学习和理解商业研报和学术论文中的论证逻辑。这不仅提升了语言理解、数据处理和知识推理分析的效率和准确性，也满足了金融和学术等高价值应用场景的需求。此外，即使在图表不显示具体数值的情况下，文档解析引擎也能依据坐标轴区间估算出具体数值，实现了行业级的突破。

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acge模型

大模型的发展不仅受到语料质量的影响，还面临“幻觉”现象的挑战。合合信息的“大模型加速器”通过引入acge_text_embedding模型（简称“acge模型”），为这一问题提供了解决方案。该模型通过对大量中文文本数据的深度学习，显著提升了信息搜索和问答系统的质量、效率和准确性，不再仅仅依赖文字匹配，而是实现了对用户意图的真正理解。

acge模型在大模型的发展中起到了“指南针”的作用，为大模型在信息海洋中快速找到正确的方向，解决了专业问题的理解和信息提取的难题。从相似性搜索到信息检索，再到推荐系统，acge模型在各个应用场景中都能提供强大的技术支持，极大地提升了系统性能和用户体验。

🔄 此外，acge模型还采用了持续学习的训练方式，克服了神经网络的灾难性遗忘问题，使大模型在多个行业中能够快速创造价值，为新质生产力的构建提供坚实的技术保障。通过不断优化和学习，acge模型确保大模型在不断变化的环境中保持高效和精准的表现。

TextIn：智能文档处理平台

TextIn是合合信息旗下的智能文档处理平台，在智能文字识别领域深耕17年，致力于图像处理、模式识别、神经网络、深度学习、STR、NLP、知识图谱等人工智能领域研究。凭借行业领先的技术实力，为扫描全能王、名片全能王等智能文字识别产品提供强大的底层技术支持，并为企业、开发者、个人用户提供智能文字识别引擎、产品、云端服务。
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