摘要
本公开是关于一种信息抽取模型的训练方法及装置、存储介质、电子设备,涉及图像数据处理技术领域,该方法包括:根据原始证件结构信息创建生成第一原始虚拟证件所需要的脚本代码;基于脚本代码生成第一原始虚拟证件,并对第一原始虚拟证件进行图像增强处理,得到第一标准虚拟证件;将第一标准虚拟证件输入至多模态大模型中,得到第一证件信息预测结果,并根据第一证件信息预测结果以及第一标准虚拟证件的第一实际证件信息构建目标损失函数;基于目标损失函数确定多模态大模型在证件信息抽取场景下的低秩矩阵参数,并基于低秩矩阵参数对多模态大模型进行微调,得到信息抽取模型。本公开提高了信息抽取模型的精确度。
技术关键词
信息抽取模型
证件
神经网络模型
多模态
大语言模型
图像增强
图像特征提取
脚本
标志
字符
图像数据处理技术
矩阵
序列
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模式
转移概率矩阵
时序特征
统计特征
音频特征
多模态
多任务分类
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深度卷积神经网络
引入注意力机制
多头注意力机制
监测算法
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多传感器
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分级响应机制
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火焰光谱强度
调控方法
模态传感器