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2024-06-27 talkingdev

论文:利用检索增强指令调整进行命名实体识别

检索增强指令调整(RA-IT)通过大型语言模型对信息进行提取,从而提高了信息提取的效率。这种技术的出现,为我们理解和处理大量信息提供了新的可能。RA-IT不仅可以提高信息提取的速度,还可以提高提取信息的准确性,...

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2024-05-03 talkingdev

InstructDr新模型开源:开创视觉文档理解纪元

近日,GitHub Repo发布了一款名为InstructDr的模型,该模型的设计目标是在各种视觉文档理解任务中表现优异,如问题回答和信息提取等。InstructDr能结合文档图片和大型语言模型,适应新的任务和数据集,其性能超过了...

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2024-04-04 talkingdev

RealKIE发布:五个新型数据集助力企业关键信息提取

企业人工智能应用中,从数据集中提取信息至关重要。RealKIE最新发布的五个基准数据集专为衡量RAG(检索式生成)应用的算法性能而设计。这些数据集覆盖了多个行业和场景,提供了丰富的测试样本,旨在推动企业关键信息...

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2023-11-07 talkingdev

Layer:AI 助力文献摘要、信息提取,研究时间缩短 40%

Layer 是一款利用人工智能技术的文献摘要工具,可将文献中的重点信息、论点和结论提取出来。通过 Layer,用户可以将研究时间缩短 40%,将更多时间用于深入研究和探索。Layer 提供了多种 AI 功能,包括自动摘要、主题...

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2023-08-30 talkingdev

Llama 2准确度超越GPT-3.5-turbo,接近GPT-4,性价比更高

最近研究发现,Llama-2-70b在事实性方面的表现几乎与GPT-4相当,并且远超过gpt-3.5-turbo,更为重要的是,它的成本明显低于这两者。这一发现揭示了Llama-2-70b在文本总结和信息提取方面的强大实力,表明其在未来的AI...

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2023-06-27 talkingdev

Kor:利用LLMs从文本中提取结构化数据

Kor是一种新的技术,它利用LLMs(Language Learning Models)从文本中提取结构化数据。LLMs是一种能够理解和处理自然语言的模型,它们可以对文本进行深度分析,找出其中的关键信息和结构。Kor通过使用LLMs,可以将文...

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