前言
大家好，我是猫头虎。在2024世界人工智能大会（WAIC）上，全球科技领域的顶尖人物和企业汇聚一堂，共同探讨和展示人工智能的最新进展。在这场盛会中，有一个特别值得关注的展位，那就是合合信息。凭借其最新的大模型加速器技术，合合信息吸引了广泛关注。这项技术的核心在于文档解析和文本识别，能够显著提升大模型在智能文档处理中的效率和准确性。合合信息展示了其在智能文档处理和大模型加速领域的卓越实力，为大模型的发展提供了强有力的技术支持。
合合信息TextIn平台：智能文档处理的领军者
合合信息旗下的TextIn平台经过17年的技术沉淀，已成为智能文档处理领域的翘楚。TextIn在图像处理、模式识别、神经网络、深度学习等领域积累了深厚的技术经验，为各类智能文字识别产品提供了强大的技术支持。
TextIn通过其通用文档解析和文本向量化技术，为大模型应用提供了强有力的支持。这些技术不仅能够快速、准确地解析各种复杂文档，还能将文档转化为大模型易于处理的格式，大幅提升了模型的问答准确性和用户体验。
TextIn通用文档解析工具利用强大的文字识别和文档理解能力，识别文档或图片中的文字信息，并按常见的阅读顺序进行还原，赋能大语言模型的数据清洗和文档问答任务。
文档解析引擎：百页文档秒级处理
大模型的发展背景
随着人工智能技术的不断进步，大模型在各个领域的应用日益广泛。然而，大模型在处理复杂文档时，仍面临着许多挑战。准确快速地解析文档中的文本、表格和图像是提高大模型效率的关键。
合合信息的文档解析引擎——通过现场演示，观众可以看到该引擎如何在1.5秒内完成百页文档的解析。这一速度远超市场同类产品，显著提高了大模型在预训练、开发和应用中的效率。
文档解析引擎不仅具备强大的文本、表格和图像解析能力，还能智能还原文档的阅读顺序，确保模型能够正确理解文档内容。这对于包含复杂元素如无线表、跨页表格和公式的文档尤为重要。
"文档解析的准确度对大模型互动表现相当重要，解析不精准会导致模型无法正确理解文档内容，影响问答的准确性和用户体验。"
合合信息文档解析引擎结合了PDF提取技术与OCR识别技术，利用强大的文字识别和文档理解能力，识别文档或图片中的文字信息，并按常见的阅读顺序进行还原。这一工具不仅适用于标准的年报、文书、函件、合同等文档内容，还兼容扫描文档和电子PDF文件。其多文档元素识别能力和版面分析关键技术，能够精准处理无线表、跨页表格、合并单元格、密集表格、手写字符、公式等复杂元素，确保不漏检、不错检、内容准确。
复杂图表解析
在文档解析引擎的帮助下，大模型可以直接获取图表原始的结构化数据，高效地学习理解商业研报和学术论文等专业文档中的论证逻辑，提升语言理解、数据处理、知识推理分析的效率和准确性，满足更高价值的金融和学术等应用场景的需要。此外，文档解析引擎也能做到在图表不显示具体数值的情况下，仅依据坐标轴区间估算具体数值，实现了行业级突破。
acge文本向量化模型：大模型的“指南针”
合合信息的acge_text_embedding模型通过对大量中文文本数据的深入学习，显著提高了大模型的信息搜索和问答质量。该模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单中荣获第一名，成为大模型在中文文本向量化领域的重要突破。
acge模型采用对比学习技术，通过优化文本语义表示和多任务混合训练，有效提升了模型的泛化能力和处理速度。其广泛的应用场景包括文档分类、长文档信息抽取和知识问答等，为大模型在多领域的应用提供了强有力的技术支撑。
"acge模型通过对比学习技术，通过最小化正对之间的距离和最大化负对之间的距离来呈现文本语义表示，极大地提升系统的性能和体验。"
大模型文档解析技术的未来
合合信息大模型加速器的推出，不仅提高了大模型的效率和准确性，也为企业和开发者提供了更加智能、高效的文档处理解决方案。未来，合合信息将继续引领智能文档处理技术的发展，为行业带来更多创新与突破。
总结
感谢大家的阅读，我是猫头虎，本文详细介绍了合合信息在2024年世界人工智能大会上展示的最新大模型加速器技术，包括文档解析引擎和acge文本向量化模型。这些技术显著提升了大模型在文档处理和文本识别中的效率和准确性，为智能文档交互的广泛应用铺平了道路。合合信息凭借其领先的技术实力，继续引领智能文档处理领域的发展。
