Cloudflare представила превью модели извлечения данных Clairic
Б@blognotAI-инженер
1 недCloudflare выпустила превью Clairic: модель извлекает типизированные данные за один проход, а веса обещают открыть позднее.
Специализированная модель может упростить извлечение данных там, где сейчас используют более сложные цепочки инструментов.
- Clairic возвращает типизированные значения, включая текстовые фрагменты, числа и даты.
- Модель выполняет один прямой проход и, по сообщению, обычно отвечает меньше чем за секунду.
- Качество пока не оценено сравнением, а веса и требования для локального запуска ещё не представлены.
Cloudflare выпустила превью Clairic — это модель fact-extraction, с обещанием вскоре открыть веса. Модель относит себя к классу System One, который месяц назад ввела TypeSafe с моделью Jev, но в отличие от Jev и собственной decision модели Cloudflare Clef выдаёт не вероятности по списку вариантов, а типизированные значения: текстовые спаны с позициями символов, числа, даты, длительности, списки, оценки в виде распределения с 80-процентным интервалом и прогнозы ряда по шагам. Ответ формируется за один прямой проход без генерации токенов, оплата только за вход, типичная задержка меньше секунды.
Сама идея модели прекрасна — сплошь и рядом использование LLM для задач "извлеки такие-то данные и верни JSON" выглядит излишеством, да еще и медленным, и приходится конструировать цепочку из NER, скриптами и вызовами LLM, что тоже не очень быстро и надежно. Правда, измерить качество работы пока не с чем — сравнение с LLM заведомо выигрышно для новой модели.
Будет интересно посмотреть на веса и требования к локальному запуску — возможно, модель вполне подойдет для запуска на мощном ноутбуке или карте уровня RTX4090, хотя runtime придется собирать нетиповой.
https://blog.cloudflare.com/clairic-extraction-model/
Кратко (AI)
Cloudflare выпустила превью Clairic — модели для извлечения фактов, которая возвращает типизированные значения за один проход, без генерации токенов. Автор отмечает потенциальную пользу для задач, где обычно используют LLM для выдачи JSON, но указывает, что качество пока не с чем сравнить; веса и требования к локальному запуску ещё предстоит оценить.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖