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

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…