在当前人工智能大模型市场迅猛发展的背景下，大模型的性能提升成为了各行业追求的目标。然而，高质量的语料库建设却面临着诸多痛点，严重制约了大模型的进一步发展。
目前，大模型市场中在面对语料库问题时，存在着数据质量参差不齐、数据标注不准确、语料库规模不足以及语料库多样性欠缺等痛点。这些问题导致大模型在训练过程中难以获取全面、准确的信息，从而影响了其性能和泛化能力。
合合信息深刻洞察到这些痛点，凭借其强大的技术实力和创新能力，推出了TextIn智能文档处理平台，为解决大模型语料库问题提供了有效的解决方案。
该平台的三大核心工具——TextIn文档解析、TextIn Embedding和OpenKIE信息抽取工具，协同工作，展现出了卓越的性能。TextIn文档解析引擎能够快速、准确地解析各种复杂文档，包括无线表、跨页表格、公式等，为大模型提供了高质量、结构化的数据。在金融领域，面对银行基金对账单等繁杂多样的文档，该引擎能够迅速完成百页长文档的解析，智能还原文档阅读顺序，大大提高了处理效率，为金融机构的数据分析和决策提供了有力支持。
TextIn Embedding模型中的acge模型，通过深入学习海量中文语料，具备了强大的信息搜索和问答能力，有效地解决了大模型“已读乱回”的问题。同时，其体积小、资源占用少的特点，使其能够灵活应用于各种场景，为大模型的广泛应用提供了可能。此外，持续学习训练方式的引入，确保了大模型在不断更新和增长的过程中，不会出现遗忘问题，始终保持高效的性能。
OpenKIE信息抽取工具则进一步提升了文档处理的效率和准确性。它能够自动抽取文档中的关键信息，并直接应用于其他系统，极大地节省了时间和人力成本。在大模型文档处理场景中，该工具发挥了重要作用，解决了多文档元素识别和版面分析等难题，使得文档的整体处理速率得到了显著提升。
目前，TextIn智能文档处理平台已经在金融、医学、财经、媒体等众多领域得到了广泛应用，受到了用户的高度认可。众多头部大模型厂商纷纷引入该平台进行预训练，这充分证明了合合信息在行业中的领先地位。同时，小批量开发者用户的积累也为平台的进一步发展提供了坚实的基础。
展望未来，合合信息将继续紧跟市场动态，加大研发投入，不断优化和升级TextIn智能文档处理平台。凭借其领先的技术和优质的服务，合合信息将在大模型语料库建设领域继续发挥引领作用，为各行业的智能化发展提供强大的支持，推动人工智能技术在全球范围内的广泛应用。
