随着信息技能的飞速发展，人工智能（AI）逐渐从科幻走向现实，成为驱动当代社会变革的核心力量。

AI-大年夜模型的可行性验证_模子_技巧 AI简讯

AI大模型作为这一领域的前沿技能，凭借其强大的打算能力和繁芜的数据处理能力，正引领着技能创新的潮流。

然而，面对大规模数据和高繁芜度任务，这些模型的可行性和有效性究竟如何？

本文希望为大家供应了一个全面的视角，揭示了AI大模型在理论和实践中的潜力。

那么本日我们要做的是基于大模型进行证件过期，来进行实现思路构思和选型。

一、目标

基于***图片段定其是否过期。

二、OCR技能

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技能可以将各种票据、报刊、书本、文稿及其他印刷品的笔墨通过扫描转化为图像信息，并利用笔墨识别技能将图像信息转化为可利用的文本。
这项技能可以帮助我们从***图片中提取出有效的笔墨信息，用于后续的过期判断。

OCR:OCR技能是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入办法将各种票据、报刊、书本、文稿及其他印刷品的笔墨转化为图像信息，再利用笔墨识别技能将图像信息转化为可以利用的文本的打算机输入技能—–扫描图片转笔墨。

第一步：数据集准备

数据集准备-日常生活中首先我们网络身边职员。

#手机内容：***、居住证等符合场景哀求的身份信息：例如***、驾驶证、护照、居住证、港澳通畅证等。

#网络数量：10-30张

“在网络到足够的数据后，接下来我们要进行数据汇总，以便后续的处理和剖析。
”

第二步：数据汇总

数据汇总方便我们后续对数据质量评价和运用，制作一个Excel表格，格式如下

首先我们可以将图片上传到云盘，获取图片链接。
第二列为OCR结果复制粘贴

进去。

第三步：OCR提取

OCR 内容提取可行性验证，并不须要开拓代码有界面，可操作交互的 OCR 产品即可腾讯 OCR：https://cloud.tencent.com/product/ocr

第四步：大预言模型能力提取所需的关键信息

OpenAI 的 platform 平台举例:https://platform.openai.com/playground?mode=chat可选择其他大措辞模型，哀求可以设置prompt，可以调度模型、参数。

注释：“Prompt工程是一种设计和改进AI提示的方法，以提高AI的表现。
”

Prompt Engineering 是一种人工智能(AI)技能，它通过设计和改进 AI 的 prompt来提高 AI 的表现。
Prompt Engineering的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地实行特界说务。

由于人类的措辞从根本上说是禁绝确的，目前机器还没法很好地理解人类说的话，以是才会涌现 Prompt 工程这个技能。

·如果你是产品设计师，或者研发职员，你可以通过它来设计和改进AI系统的提示，从而提高AI系统的性能和准确性，为用户带来更好的AI体验。

第五步：迭代调优

输入OCR内容—查当作果—-调度Prompt—调度模型/参数—末了统一输出所有。

第六步：完善数据

把第三列输出结果补充进去，人工判断第四列是True精确还是False缺点

第七步：整体效果评估

汇总样本统计 ：样本数20

1. 精确率：95%

2. 召回率：100

精确率：对预测结果为正的样本中实际精确的个数

召回率：实际正样本中有多少被预测了回来

例如：面前有很多只狗和猫，扔一只骨头出去希望狗能跑过来精确率便是所有跑回来的动物中有多少只是狗，10只跑回来，个中有8只狗，精确率80%在所有的动物中有20只狗，召回率便是8/20.

综上所述，通过《AI-大模型的可行性验证》，我们深入磋商了如何利用AI大模型和OCR技能来判断***是否过期。
全体过程包括数据网络、OCR提取、模型运用及结果评估，展示了AI大模型在处理繁芜数据任务中的精良表现。

在实际运用中，我们成功实现了高精度的***过期判断。
在测试的20个样本中，我们达到了95%的精确率和100%的召回率，充分证明了AI大模型的潜力。
例如，通过OCR技能，我们准确提取了***上的有效期信息，并通过大措辞模型的剖析，准确判断出***是否过期。

然而，在这个过程中也碰着了一些寻衅。
例如，部分OCR结果存在误识别问题，特殊是在处理模糊或低质量图片时。
此外，Prompt工程的设置和模型参数的调优也须要不断考试测验和优化，以得到最佳的判断结果。
面对这些寻衅，我们通过不断迭代和改进，逐步提高了系统的准确性和可靠性。

只管如此，我们仍需连续优化技能，办理在图像质量和识别准确性方面的不敷，并加强对AI模型的道德审查和安全性测试。
未来，随着技能的进一步发展，AI大模型有望在更多领域实现打破，带来更多创新和便利。

本文由 @李雪亮 投稿发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于CC0协议

该文不雅观点仅代表作者本人，大家都是产品经理平台仅供应信息存储空间做事。