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

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…