Новый мультиязычный финансовый датасет от Gretel AI для разработчиков искусственного интеллекта.

 Gretel AI Releases a New Multilingual Synthetic Financial Dataset on HuggingFace 🤗 for AI Developers Tackling Personally Identifiable Information PII Detection

“`html

Обнаружение личной идентифицирующей информации (ЛИИ) в документах

Обнаружение ЛИИ в документах предполагает соблюдение различных регуляций, таких как Общий регламент о защите данных (GDPR) ЕС и различные законы о защите финансовых данных в США. Эти регуляции обязывают обеспечивать безопасную обработку чувствительных данных, включая идентификаторы клиентов, финансовые отчеты и другую личную информацию. Разнообразие форматов данных и конкретные требования различных областей требуют индивидуального подхода к обнаружению ЛИИ, именно здесь находится сфера применения синтетических наборов данных Gretel.

Усиление обнаружения ЛИИ с помощью наборов данных, специфичных для области

Каждая организация имеет уникальные форматы данных и специфические требования, которые могут потребовать полного учета существующих моделей распознавания именованных сущностей (NER) или выборочных наборов данных. Инструмент Navigator от Gretel позволяет разработчикам создавать настраиваемые синтетические наборы данных, отвечающие их потребностям. Такой подход существенно сокращает время и стоимость традиционных методов ручной разметки. Используя Gretel Navigator, разработчики могут быстро создавать масштабные, разнообразные, сохраняющие конфиденциальность наборы данных, которые точно отражают характеристики и вызовы их области, обеспечивая готовность моделей обнаружения ЛИИ к реальным сценариям и уникальным типам документов. Одним из таких наборов данных от Gretel является многоязычный набор данных финансовых документов, выпущенный на

Основные особенности синтетического набора данных финансовых документов

Расширенные записи: 55 940 записей были разделены на 50 776 обучающих образцов и 5 164 тестовых образцов.

Покрытие форматов финансовых документов: включает 100 различных форматов финансовых документов с 20 конкретными подтипами для каждого формата.

Синтетическая ЛИИ: содержит 29 различных типов ЛИИ, согласованных с генераторами библиотеки Python Faker для легкого обнаружения и замены.

Полные документы: средняя длина документов составляет 1 357 символов.

Поддержка нескольких языков: поддерживает английский, испанский, шведский, немецкий, итальянский, голландский и французский.

Контроль качества: для обеспечения качества данных и оценки соответствия, качества, токсичности, предвзятости и укорененности используется техника LLM-as-a-Judge с языковой моделью Mistral-7B.

Применение синтетического набора данных финансовых документов

Обучение моделей распознавания именованных сущностей (NER): обнаружение и маркировка ЛИИ в различных областях.

Тестирование систем сканирования ЛИИ: оценка систем сканирования ЛИИ на реальных полных документах, уникальных для различных областей.

Оценка систем деидентификации: оценка производительности систем деидентификации на реалистичных документах, содержащих ЛИИ.

Разработка решений по защите данных: создание и тестирование решений по защите данных для финансовой отрасли.

Оценка качества и использование

Качество синтетической ЛИИ и документов в этом наборе данных обеспечивается техникой LLM-as-a-Judge с использованием языковой модели Mistral-7B. Каждая сгенерированная запись оценивается по нескольким критериям: соответствие, качество, токсичность, предвзятость и укорененность. Записи с высокими показателями токсичности или предвзятости, или низкими показателями укорененности, качества или соответствия удаляются для поддержания целостности набора данных. Эта строгая оценка качества гарантирует, что набор данных надежен и подходит для обучения надежных моделей обнаружения ЛИИ.

Поддержка сообщества открытых данных

Обязательство Gretel по поощрению открытых данных и содействию сотрудничества в сообществе искусственного интеллекта проявляется в выпуске этого набора данных. Gretel стремится ускорить разработку более точных, непредвзятых и надежных систем искусственного интеллекта, предоставляя качественные, разнообразные и этично полученные наборы данных. Синтетический набор данных финансовых документов – лишь один пример этого обязательства, предоставляющий ценный ресурс для разработчиков и исследователей для создания надежных решений обнаружения ЛИИ.

Заключение

Синтетический набор данных финансовых документов от Gretel представляет собой важное новшество в обнаружении ЛИИ. Gretel предоставляет возможность разработчикам искусственного интеллекта создавать более эффективные и специфичные для области системы обнаружения ЛИИ, предоставляя комплексный и настраиваемый набор данных. Эта инициатива решает технические вызовы обнаружения ЛИИ и способствует соблюдению конфиденциальности данных и требований в различных отраслях. Ресурсы, подобные набору данных от Gretel, обеспечат безопасную и ответственную обработку чувствительных данных по мере развития искусственного интеллекта.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…