ترجمه فارسی مقاله استفاده از تکنیک های تقطیر برای درک اسناد: یک مطالعه موردی با FLAN-T5

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Leveraging Distillation Techniques for Document Understanding: A Case Study with FLAN-T5
عنوان مقاله به فارسی استفاده از تکنیک های تقطیر برای درک اسناد: یک مطالعه موردی با FLAN-T5
نویسندگان Marcel Lamott, Muhammad Armaghan Shakir
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 11
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computation and Language,Machine Learning,محاسبه و زبان , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Presented at AI@WORK-Workshop / Informatik-Festival (GI-Jahrestagung) (Wiesbaden, Germany, 2024)
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: ارائه شده در AI@Work-Workshop / Informatik-Festival (Gi-Jahrestagung) (Wiesbaden ، آلمان ، 2024)
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The surge of digital documents in various formats, including less standardized documents such as business reports and environmental assessments, underscores the growing importance of Document Understanding. While Large Language Models (LLMs) have showcased prowess across diverse natural language processing tasks, their direct application to Document Understanding remains a challenge. Previous research has demonstrated the utility of LLMs in this domain, yet their significant computational demands make them challenging to deploy effectively. Additionally, proprietary Blackbox LLMs often outperform their open-source counterparts, posing a barrier to widespread accessibility. In this paper, we delve into the realm of document understanding, leveraging distillation methods to harness the power of large LLMs while accommodating computational limitations. Specifically, we present a novel approach wherein we distill document understanding knowledge from the proprietary LLM ChatGPT into FLAN-T5. Our methodology integrates labeling and curriculum-learning mechanisms to facilitate efficient knowledge transfer. This work contributes to the advancement of document understanding methodologies by offering a scalable solution that bridges the gap between resource-intensive LLMs and practical applications. Our findings underscore the potential of distillation techniques in facilitating the deployment of sophisticated language models in real-world scenarios, thereby fostering advancements in natural language processing and document comprehension domains.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

افزایش اسناد دیجیتالی در قالب های مختلف ، از جمله اسناد کمتر استاندارد مانند گزارش های تجاری و ارزیابی های زیست محیطی ، بر اهمیت روزافزون درک اسناد تأکید می کند.در حالی که مدل های بزرگ زبان (LLMS) در وظایف متنوع پردازش زبان طبیعی قدرت نشان داده اند ، کاربرد مستقیم آنها برای مستند سازی درک همچنان یک چالش است.تحقیقات قبلی نشان دهنده کاربرد LLM ها در این حوزه است ، اما خواسته های محاسباتی قابل توجه آنها باعث می شود که آنها برای استقرار مؤثر چالش برانگیز باشند.علاوه بر این ، LLM های اختصاصی Blackbox LLM ها اغلب از همتایان منبع باز خود بهتر عمل می کنند و مانع دسترسی گسترده می شوند.در این مقاله ، ما به قلمرو درک اسناد می پردازیم ، و روش های تقطیر را برای مهار قدرت LLM های بزرگ در حالی که محدودیت های محاسباتی را در خود جای می دهد ، استفاده می کنیم.به طور خاص ، ما یک رویکرد جدید ارائه می دهیم که در آن ما دانش را درک دانش از LLM Chatgpt اختصاصی به Flan-T5 تقطیر می کنیم.روش ما مکانیسم های برچسب زدن و یادگیری برنامه درسی را برای تسهیل انتقال دانش کارآمد ادغام می کند.این کار با ارائه یک راه حل مقیاس پذیر که شکاف بین LLMS با منابع و برنامه های عملی را ایجاد می کند ، به پیشرفت روشهای درک اسناد کمک می کند.یافته های ما پتانسیل تکنیک های تقطیر را در تسهیل استقرار مدل های زبان پیشرفته در سناریوهای دنیای واقعی تأکید می کند و از این طریق پیشرفت هایی را در پردازش زبان طبیعی و حوزه های درک مطلب ایجاد می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.