自CHATGPT問世以來，國內(nèi)大模型市場進(jìn)入高速發(fā)展期，截至2024年7月30日，全國范圍內(nèi)已有197個生成式人工智能服務(wù)通過網(wǎng)信辦備案。大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展如火如荼的同時，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的增長速度跟不上、語料質(zhì)量參差不齊，尤其是高質(zhì)量中文語料短缺的問題日益凸顯，成為各方關(guān)注焦點(diǎn)。

　　阿里研究院5月發(fā)布的《大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)白皮書》(以下簡稱《白皮書》)顯示，互聯(lián)網(wǎng)上中文語料和英文語料占比存在顯著差異：在全球網(wǎng)站中，英文占比高達(dá)59.8%，而中文僅占 1.3%。同樣，語料的質(zhì)量會顯著影響大模型的性能。在大模型領(lǐng)域，輸入低質(zhì)量數(shù)據(jù)，必然會輸出低質(zhì)量結(jié)果。

　　以中文語料為例。中國工程院院士高文指出，當(dāng)前全球通用的50億大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練集中，中文語料占比僅為1.3%，其數(shù)量和質(zhì)量上同英文等其他語言相比存在明顯不足。“沉睡”在報告、論文、報紙等文檔內(nèi)的大批高價值語料數(shù)據(jù)，由于其復(fù)雜的版面結(jié)構(gòu)，制約了大模型的訓(xùn)練語料處理能力，無法被輕易解析并提取。

　　解決中文數(shù)據(jù)不足和質(zhì)量問題，處理多樣化數(shù)據(jù)，仍是各廠商面臨的一大挑戰(zhàn)。為了幫助企業(yè)應(yīng)對數(shù)據(jù)局限問題，近日，合合信息在WAIC 2024上發(fā)布了用于大模型語料訓(xùn)練的“加速器”產(chǎn)品——TextIn智能文檔處理平臺。

　　在訓(xùn)練前期階段，使用“加速器”文檔解析引擎，破解書籍、論文、研報等文檔中的版面解析障礙，為模型訓(xùn)練與應(yīng)用輸送純凈的“燃料”;同時，“加速器”搭載了文本向量化模型，以解決大模型“已讀亂回”的幻覺問題。

　　合合信息的思路是，從“煉丹”源頭的燃料出發(fā)，通過標(biāo)準(zhǔn)化平臺進(jìn)行語料結(jié)構(gòu)化，提高數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練效率，幫助大模型廠商達(dá)成有效的模型性能提升和迭代。合合信息此次發(fā)布的大模型“加速器TextIn智能文檔處理平臺，由TextIn文檔解析、TextIn Embedding(文本向量數(shù)據(jù)模型)以及OpenKIE三大工具組成。

　　目前，無線表、跨頁表格、公式等復(fù)雜元素的處理，仍是大模型語料清晰的“攔路虎”。以銀行常見的基金對賬單托管業(yè)務(wù)為例，市面上基金公司眾多，各家企業(yè)的賬單樣式都不相同，加上復(fù)雜的表格呈現(xiàn)形式，要將數(shù)據(jù)從非結(jié)構(gòu)化圖文信息中抽取，并整理成模型訓(xùn)練需要的形式，往往十分耗費(fèi)人力和時間。

　　TextIn文檔解析在文本、表格、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的表現(xiàn)上，最快1.5秒就能完成百頁長文檔的解析;不僅速度快，同時還具備理解能力，可以智能還原文檔的閱讀順序。

　　另一方面，大模型或許在通用問答中生成表現(xiàn)很好，但就現(xiàn)階段來看，面對專業(yè)領(lǐng)域問題，大模型仍存在局限性，容易出現(xiàn)“一本正經(jīng)地胡說八道”的幻覺，稍不注意，便可能帶來嚴(yán)重的影響。經(jīng)測試，使用合合信息的TextIn Embedding模型(文本向量數(shù)據(jù)模型)后，能提高大模型信息搜索和問答的質(zhì)量、效率和準(zhǔn)確性。

　　未來，合合信息將重點(diǎn)瞄準(zhǔn)金融、醫(yī)療等行業(yè)推出垂直領(lǐng)域產(chǎn)品，同時面向開發(fā)者推進(jìn)內(nèi)測計(jì)劃，吸納更多用戶參與到產(chǎn)品共創(chuàng)和優(yōu)化中去。