Dokumentų dirbtinis intelektas su vaizdais apdoroja vaizdinį ir tekstinį turinį kartu, o tradicinis dokumentų dirbtinis intelektas daugiausia dėmesio skiria teksto ištraukimui iš struktūrizuotų maketų. Naujesnis multimodalinis metodas tvarko nuskaitytas formas, ranka rašytus užrašus ir įterptąją grafiką, o senesnės sistemos puikiai tinka analizuojant švarius, daug teksto turinčius dokumentus, tokius kaip sąskaitos faktūros ir sutartys.
Multimodalinis dirbtinis intelektas, kuris viename dokumente supranta tekstą, vaizdus, lenteles ir išdėstymą.
Į tekstą orientuoti dirbtinio intelekto srautai, kurie iš dokumentų išgauna struktūrizuotus duomenis naudodami OCR ir taisyklėmis pagrįstą analizavimą.
| Funkcija | Dokumentų dirbtinis intelektas su vaizdais | Tradicinės dokumentų dirbtinio intelekto sistemos |
|---|---|---|
| Įvesties tipas | Tekstas, vaizdai, lentelės, rašysena ir išdėstymas | Iš esmės tekstas, išgautas naudojant OCR |
| Pagrindinė technologija | Regėjimo ir kalbos transformatoriai (multimodaliniai) | OCR varikliai ir taisyklėmis pagrįsti arba ML klasifikatoriai |
| Maketo tvarkymas | Vizualiai supranta erdvinius santykius | Priklauso nuo šablonų arba koordinačių taisyklių |
| Rašysenos atpažinimas | Integruotas rašysenos interpretavimas | Ribotas arba reikalauja specializuotų OCR priedų |
| Tikslumas sudėtinguose dokumentuose | Didesnis vizualiai sodraus arba nestruktūruoto turinio atveju | Žemiau, kai išdėstymas skiriasi arba vaizdai turi prasmę |
| Sąrankos sudėtingumas | Reikalinga minimali šablono konfigūracija | Dažnai reikia sukurti šabloną kiekvienam dokumento tipui |
| Mastelio keitimas | Apibendrina naujus dokumentų tipus | Gerai keičiasi, bet reikia perkvalifikuoti naujiems formatams |
| Apdorojimo greitis | Šiek tiek lėčiau dėl multimodalinio skaičiavimo | Paprastai greitesnis paprastam teksto ištraukimui |
| Geriausi naudojimo atvejai | Formos su paveikslėliais, medicininiai įrašai, ranka rašyti užrašai | Standartizuotos sąskaitos faktūros, sutartys, kvitai |
Tradicinis dokumentų dirbtinis intelektas taiko nuoseklų procesą: pirmiausia jis vykdo OCR, kad ištrauktų tekstą iš paveikslėlio, tada taiko taisykles arba klasifikatorius, kad identifikuotų tokius laukus kaip datos, sumos arba pavadinimai. Dokumentų dirbtinis intelektas su paveikslėliais taiko iš esmės kitokį metodą, visą dokumentą, įskaitant jo vizualinę struktūrą, pateikdamas į vieną modelį. Tai reiškia, kad sistema gali „matyti“, kur parašas yra formos lauko atžvilgiu, arba atpažinti, kad diagramoje yra duomenų, kuriuos verta ištraukti.
Realaus pasaulio dokumentai retai kada atrodo kaip aiškūs šablonai. Juose yra logotipų, antspaudų, ranka rašytų paraščių pastabų ir įterptųjų nuotraukų. Tradicinės sistemos su jais susiduria, nes jų taisyklių varikliai tikisi nuspėjamų išdėstymų. Multimodalinis dokumentų dirbtinis intelektas šiuos variantus tvarko grakštiau, nes mokymo metu mokėsi iš milijonų skirtingų pavyzdžių, todėl įgijo tam tikrą vizualinę intuiciją, kurios senesnėse sistemose trūksta.
Diegiant tradicinį dokumentų dirbtinį intelektą paprastai reikia sukurti šabloną kiekvienam jūsų įmonės tvarkomam dokumentų tipui, o tai gali užtrukti savaites kiekvienam formatui. Kai tiekėjas pakeičia sąskaitos faktūros išdėstymą, šablonas sugenda. Vaizdus naudojanti dokumentų dirbtinio intelekto sistema gerokai sumažina šią naštą, nes modelis apibendrinamas tarp išdėstymų be aiškaus programavimo, nors vis tiek galima tiksliai suderinti su konkrečioms sritims skirtais pavyzdžiais.
Tradicinės sistemos paprastai naudoja mažiau skaičiavimo išteklių, nes tekstą apdoroja tik po optinio optinio atpažinimo (OCR). Multimodaliniams modeliams reikia daugiau GPU atminties ir apdorojimo galios, nes jie kartu analizuoja pikselius ir kalbą. Tačiau bendros eksploatavimo išlaidos dažnai yra palankesnės naujesniam metodui, nes mažiau išleidžiama šablonų priežiūrai ir išimčių tvarkymui.
Jei jūsų organizacija apdoroja tūkstančius standartizuotų formų su nuosekliu išdėstymu, tradicinis dokumentų dirbtinis intelektas išlieka patikimu ir ekonomišku pasirinkimu. Tačiau jei jūsų dokumentuose yra vaizdų, ranka rašyto teksto ar nenuspėjamo formatavimo, multimodalinis dokumentų dirbtinis intelektas pateikia geresnių rezultatų su mažiau rankinio konfigūravimo. Dabar daugelis įmonių naudoja hibridines sistemas, naudodamos tradicines sistemas švariam teksto išgavimui ir vaizdus suvokiančius modelius sudėtingiems atvejams.
Tradicinis dokumentų dirbtinis intelektas ir šiuolaikinės multimodalinės sistemos iš esmės yra tas pats, tik skirtingo prekės ženklo dizainas.
Jie veikia iš esmės skirtingai. Tradicinės sistemos remiasi OCR ir taisyklėmis, o multimodalinis dokumentų dirbtinis intelektas apdoroja pikselius ir tekstą kartu vieningame modelyje. Šis architektūrinis skirtumas lemia labai skirtingas galimybes, ypač dirbant su vizualiai turtingais dokumentais.
Dokumentų dirbtinis intelektas su vaizdais visada pateikia tikslesnius rezultatus nei tradicinės sistemos.
Tikslumas priklauso nuo dokumento tipo. Aiškioms, standartizuotoms sąskaitoms faktūroms ar sutartims tradicinės OCR pagrįstos sistemos gali prilygti arba pranokti daugiamodalinį tikslumą, tuo pačiu veikdamos greičiau ir pigiau. Vaizdus fiksuojančio dirbtinio intelekto pranašumas aiškiausiai išryškėja dirbant su netvarkingais, nestruktūrizuotais ar vizualiai sudėtingais dokumentais.
OCR nebereikia, kai turite multimodalinį dokumentų dirbtinį intelektą.
OCR vis dar atlieka svarbų vaidmenį daugelyje, net ir multimodalinių, kanalų. Kai kurios sistemos naudoja OCR kaip išankstinio apdorojimo etapą, kad pateiktų teksto žetonus kartu su vaizdinėmis funkcijomis. Skirtumas tas, kad multimodaliniai modeliai nepriklauso vien nuo OCR išvesties, kaip tai daro tradicinės sistemos.
Tradicinis dokumentų dirbtinis intelektas yra pasenęs ir palaipsniui nutraukiamas visur.
Tradicinės sistemos vis dar plačiai naudojamos bankininkystės, draudimo ir logistikos sektoriuose, kur dokumentų formatai yra stabilūs, o apdorojimo apimtys – didžiulės. Daugelis organizacijų jas naudoja kaip patikimą pagrindą, o sudėtingesniais atvejais prideda multimodalinį dirbtinį intelektą.
Multimodalinis dokumentas Dirbtinis intelektas gali puikiai perskaityti bet kokį dokumentą be mokymo.
Nors šie modeliai geriau apibendrinami nei taisyklėmis pagrįstos sistemos, juos vis tiek galima tiksliai koreguoti pagal konkrečios srities dokumentus. Medicininiai įrašai, teisinės sutartys ir inžineriniai brėžiniai turi ypatumų, kurie pagerina tikslumą taikant tikslinį mokymą.
Rinkitės dokumentų dirbtinį intelektą su vaizdais, jei jūsų darbo eigos apima vizualiai sudėtingus dokumentus, ranka rašytą tekstą arba nuolat kintančius maketus, kur šablonų priežiūra tampa našta. Jei tvarkote didelius kiekius standartizuotų, daug teksto turinčių dokumentų ir norite patikrinto, lengvo sprendimo su nuspėjamomis sąnaudomis, rinkitės tradicines dokumentų dirbtinio intelekto sistemas.
„DeepSeek V4“ yra kylantis atvirojo svorio didelių kalbų modelis, sukurtas Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijoje, o GPT-4 klasės modeliai nurodo „OpenAI“ flagmanines uždarojo kodo sistemas. Šiame palyginime nagrinėjama jų architektūra, galimybės, kainos, prieinamumas ir našumas realiame pasaulyje, siekiant padėti kūrėjams ir įmonėms išmintingai pasirinkti.
„Google“ paieška yra plataus masto žiniatinklio indeksavimo variklis, kurį dauguma žmonių naudoja kasdien, o „Knowledge Graph Search“ yra „Google“ struktūrizuotų objektų duomenų bazė, kurioje pateikiami tiesioginiai atsakymai ir informacijos skydeliai. Supratimas, kuo jie skiriasi, padeda paaiškinti, kodėl kai kurios užklausos pateikia išsamius faktus, o kitos – tradicines mėlynas nuorodas.
„Google“ paieškos algoritmas reitinguoja milijardus tinklalapių, naudodamas mašininį mokymąsi ir šimtus signalų, o supaprastinti klasių modeliai perteikia dirbtinio intelekto koncepcijas į lengvai mokomas, prieinamas sistemas. Viena sistema veikia planetos mastu gamyboje; kita tarnauja kaip pedagoginis tiltas mokiniams, mokantis, kaip iš tikrųjų veikia dirbtinis intelektas.
„Vienas su vienu“ atitikimo metodas kiekvienam pagrindiniam objektui priskiria vieną numatomą langelį, o „daugelis su vienu“ atitikimo metodas leidžia kelias prognozes suderinti su vienu taikiniu. Abi strategijos formuoja tai, kaip šiuolaikiniai detektoriai, tokie kaip DETR ir „Faster R-CNN“, mokosi lokalizuoti objektus, kiekvienas iš jų turi skirtingus kompromisus tikslumo, mokymo stabilumo ir pasikartojančių aptikimų tvarkymo srityse.
A/B testavimas modeliuose nukreipia srautą tarp konkuruojančių modelio versijų, kad būtų galima įvertinti realų našumą, o diegiant vieną modelį visiems vartotojams pateikiamas vienas modelis. Komandos renkasi iš jų pagal rizikos toleranciją, srauto kiekį ir statistinio patvirtinimo poreikį prieš visišką diegimą.
