AWS viser hvordan VLM-er finjusteres med SageMaker AI og SWIFT for å konvertere flersidige dokumenter til strukturert JSON.
Posten beskriver hvordan vision language models (VLM) kombinerer store språkmodeller og bildeencodere for helhetlig dokumentforståelse, og hvordan dette brukes i intelligent dokumentbehandling (IDP) for å normalisere data fra fakturaer, kvitteringer og skjemaer til konsistente JSON-strukturer. Teksten inneholder kodeeksempler for finjustering ved bruk av Amazon SageMaker AI og SWIFT-rammeverket, en evalueringsramme for strukturert data, og eksempler på distribusjonsmuligheter for både batch og sanntidsinferenz. Den lister også nødvendige forutsetninger: aktiv AWS-konto, riktige IAM-rettigheter, S3, ECR, Python 3.10 eller nyere, AWS CLI, Docker, Jupyter og et GitHub-repositorium med notatbøker og skript.
Relevans for Norge: løsningen kan være aktuell for norske banker og virksomheter som håndterer store mengder varierende dokumenter og trenger automatisert strukturering av data. Bruken av kunstlig intelligens (KI) i slike pipelines omtales som del av AI-nyheter innen IDP.
Kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tune-vlms-for-multipage-document-to-json-with-sagemaker-ai-and-swift | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
