書類解析を加速：LLMの推論を減らす革新的なアプローチ

この記事は、大規模言語モデル (LLM) を使用した書類解析の精度を向上させる革新的な方法を紹介しています。その核心は、LLMの推論を最小限に抑え、情報抽出に集中させ、他のタスクを決定論的なプロセスに委ねることで、より信頼性の高い結果を出すことです。このアプローチは、書類処理の効率を大幅に向上させる可能性があります。

• •新しい方法は、LLMによって実行される推論の量を減らすことを目的としています。
• •書類から生のデータを抽出することに焦点を当てています。
• •抽出された情報の最終的な構造化は、後続のプロセスによって処理されます。