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 интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…