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

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…