小型LLMによるJSON抽出の高速化：画期的な成果！

このプロジェクトは、小型のオープンソース大規模言語モデル（LLM）を使用して、実用的なテキスト抽出タスクで印象的なパフォーマンス向上を示しています。信じられないほどの低レイテンシと高いスループットは、これらのモデルが現実世界のアプリケーションで活用できる可能性を示しています。固有名詞に対する革新的な後処理技術は、精度をさらに高める賢い解決策です。

• •30億パラメータのLLMを使用して、JSON形式でデータを抽出することに、目覚ましい速度と効率性を実現。
• •L4 GPU上で500ms未満のレイテンシと30RPMのスループットを達成。
• •データの品質と後処理ステップ（レーベンシュタイン距離など）は、特に固有名詞において精度を大幅に向上させた。