Si prefiere que sus documentos PDF, recibos o información personal no caigan en manos de terceras empresas como OpenAI, Microsoft, Google y otras, le alegrará saber que puede procesar y leer archivos PDF en su propio ordenador o en tu red personal o privada gracias al modelo Mistral AI. Le alegrará saber que puede procesar y leer archivos PDF en su computadora o red personal o privada utilizando el modelo Mistral AI.
Durante los últimos 18 meses, la inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances significativos, particularmente en el área del procesamiento de documentos, gracias a grandes modelos de lenguaje que pueden leer. Uno de esos avances es el uso de IA para leer y procesar documentos PDF localmente. Esta guía explica en detalle cómo puede mantener seguros sus documentos PDF procesándolos en su propia computadora o en su red local. Uso de la biblioteca Katana ML de código abierto para procesar documentos PDF localmente con el modelo Mistral AI.
“Mistral-7B-v0.1 es un modelo pequeño pero potente que se adapta a muchos casos de uso. Mistral 7B es mejor que Llama 2 13B en todos los puntos de referencia, tiene capacidades de codificación natural y una longitud de secuencia de 8k. Se lanza bajo la licencia Apache 2.0 y hemos facilitado su implementación en cualquier nube”.
Katana ML es un marco MLOps de código abierto que se puede utilizar en la nube o localmente. Ofrece API de aprendizaje automático de vanguardia que abordan una amplia gama de casos de uso. Una de estas aplicaciones es el procesamiento de documentos PDF utilizando el modelo Mistral 7B. Este modelo, a pesar de su pequeño tamaño, muestra un rendimiento y una adaptabilidad impresionantes.
¿Cómo leer y procesar archivos PDF localmente usando Mistral AI?
Mistral 7B es un modelo de 7,3 millones de parámetros que supera a sus homólogos, Llama 2 13B y Llama 1 34B, en varios puntos de referencia. Incluso se acerca al rendimiento de CodeLlama 7B en codificación, manteniendo su dominio de las tareas de inglés. El modelo utiliza el método GQA (atención de consultas agrupadas) para una inferencia más rápida y el método SWA (atención de ventana deslizante) para procesar secuencias más largas a menor costo. La plantilla se publica bajo la licencia Apache 2.0 y se puede utilizar sin restricciones.
El proceso de utilizar este modelo para leer y procesar archivos PDF localmente se puede ejecutar en plataformas como Google Colab o en una máquina local. La elección entre los dos depende de las preferencias y necesidades del usuario. Google Colab ofrece el beneficio del procesamiento basado en la nube, lo que elimina la necesidad de hardware de alta gama. Sin embargo, también tiene limitaciones, como un número restringido de usos gratuitos de GPU. Por otro lado, utilizar una máquina local permite un mayor control y personalización. Sin embargo, la velocidad de procesamiento puede ser más lenta debido a limitaciones del hardware.
Para ilustrar el proceso, tomemos el ejemplo de una factura en formato PDF. El primer paso es clonar el repositorio de Katana ML e instalar los requisitos previos necesarios. Luego, el usuario descarga un modelo cuantificado basado en la capacidad de RAM del sistema. Luego, el archivo de configuración se edita para optimizar la velocidad y la calidad. Los datos del PDF se convierten en incrustaciones y se almacenan en Vector DB, un proceso conocido como inyección de datos. Luego se ejecuta el archivo main.py para hacer preguntas y obtener respuestas basadas en los datos procesados.
A pesar de sus impresionantes capacidades, el modelo Mistral AI tiene sus limitaciones. La velocidad de procesamiento puede ser lenta debido a las limitaciones de la tecnología actual. Además, como cualquier modelo de IA, Mistral 7B no es inmune a "alucinaciones" o errores. Se trata de casos en los que la IA genera respuestas incorrectas o absurdas.
Sin embargo, las aplicaciones potenciales de esta tecnología son enormes. Por ejemplo, se puede utilizar para extraer información estructurada de documentos no estructurados, como facturas o contratos. Esto puede optimizar significativamente los procesos en industrias como las finanzas, el derecho y la administración.
De cara al futuro, existen varias posibilidades de optimización y mejora. Por ejemplo, un mayor ajuste del modelo podría mejorar su rendimiento. Además, los avances en la tecnología de hardware podrían acelerar significativamente el tiempo de procesamiento.
El uso de la biblioteca Katana ML de código abierto para procesar localmente documentos PDF con el modelo de IA de Mistral es una aplicación prometedora de la tecnología de IA. A pesar de sus limitaciones actuales, proporciona información sobre el futuro del procesamiento de documentos y el potencial de la IA para transformar tareas mundanas en procesos automatizados.
Leer más Guía:
- Ejecute Llama 2 Uncensored y otros LLM localmente usando Ollama para mayor privacidad y seguridad.
- Instale fácilmente modelos de IA personalizados en las instalaciones con Ollama
- El nuevo modelo Mistral Large AI supera a GPT-3.5 y Llama2-70B
- Ejecución de Llama 2 localmente en Apple M3 Silicon Macs
- ¿Cómo instalar Ollama localmente para ejecutar llama 2, llama code y otros modelos LLM?
- Se revelan impresionantes puntos de referencia del modelo de inteligencia artificial de mezcla experta Mistral AI Mixtral 8x7B
