Unstructured выпустила обновлённые модели Transform для своего сервиса разбора документов. Компания протестировала их на 224 страницах реальных деловых документов и выяснила, что модели допускали до 2,3 раза меньше ошибок в таблицах, чем GPT‑6, Claude и Gemini. Кроме того, конкурирующие модели примерно на 50% чаще выдумывали сведения, которых не было в исходных документах. По словам Unstructured, новые модели уже готовы к использованию клиентами, которым нужно надёжно извлекать данные из PDF-файлов, сканов и сложных форм.
Почему это важно
Компании, использующие автоматическое извлечение данных, могут рассчитывать на более точные таблицы и меньше выдуманных записей — значит, сотрудникам придётся реже исправлять результаты вручную.
