Cloudflare ra mắt Clairic, mô hình System One để trích xuất và dự báo dữ liệu
Cloudflare đã công bố Clairic, một mô hình trích xuất đang ở bản xem trước và được cung cấp trên Workers AI với tên @cf/cloudflare/clairic. Mô hình được thiết kế để lấy các giá trị có kiểu dữ liệu từ văn bản và hình ảnh không có cấu trúc, bao gồm tên, ngày tháng, mã đơn hàng, danh sách, số liệu và khoảng thời gian, đồng thời có thể tính toán, ước lượng và dự báo. Cloudflare cho biết Clairic nhanh hơn, rẻ hơn và chính xác hơn các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống trong những tác vụ chuyên biệt này, dù mô hình vẫn có thể mắc lỗi. Clairic xử lý trong một lượt truyền dữ liệu mà không tạo ra các token suy luận, trả về kết quả theo lược đồ do lập trình viên định nghĩa, kèm điểm tin cậy và giá trị null khi không tìm thấy câu trả lời. Mô hình có thể cung cấp khoảng bất định 80% cho các giá trị ước lượng và dự báo, trong khi các mô hình System One liên quan như Jev và Clef tập trung vào quyết định và phân loại. Clairic hướng đến các quy trình như đọc hóa đơn, tính số ngày giao hàng trễ, ước tính chi phí sửa chữa và dự báo giao thông; Cloudflare cho biết sẽ sớm phát hành trọng số của mô hình theo dạng mở.
Lập trình viên và doanh nghiệp có thể thử Clairic trên Workers AI để trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ hóa đơn, hồ sơ hoặc văn bản, đồng thời tính toán và dự báo trong một lượt xử lý. Đây là lựa chọn đáng theo dõi cho các quy trình hiện đang dùng LLM lớn chỉ để lấy số liệu hoặc trường dữ liệu cụ thể; Cloudflare cho biết sẽ sớm phát hành trọng số mở.
Đọc bài gốc