大模型作為當(dāng)前的前沿技術(shù)，有著強(qiáng)大的計(jì)算能力和復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理能力，但是，面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和高復(fù)雜度任務(wù)，模型的可行性如何？本文希望為大家提供了一個(gè)全面的視角，揭示了AI大模型在理論和實(shí)踐中的潛力。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能（AI）逐漸從科幻走向現(xiàn)實(shí)，成為驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代社會(huì)變革的核心力量。

AI大模型作為這一領(lǐng)域的前沿技術(shù)，憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力和復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理能力，正引領(lǐng)著技術(shù)創(chuàng)新的潮流。

然而，面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和高復(fù)雜度任務(wù)，這些模型的可行性和有效性究竟如何？

本文希望為大家提供了一個(gè)全面的視角，揭示了AI大模型在理論和實(shí)踐中的潛力。

那么今天我們要做的是基于大模型進(jìn)行證件過(guò)期，來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)思路構(gòu)思和選型。

一、目標(biāo)

基于身份證圖片判斷其是否過(guò)期。

二、OCR技術(shù)

OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)可以將各種票據(jù)、報(bào)刊、書(shū)籍、文稿及其他印刷品的文字通過(guò)掃描轉(zhuǎn)化為圖像信息，并利用文字識(shí)別技術(shù)將圖像信息轉(zhuǎn)化為可使用的文本。這項(xiàng)技術(shù)可以幫助我們從身份證圖片中提取出有效的文字信息，用于后續(xù)的過(guò)期判斷。

OCR:OCR技術(shù)是光學(xué)字符識(shí)別的縮寫(xiě)(Optical Character Recognition)，是通過(guò)掃描等光學(xué)輸入方式將各種票據(jù)、報(bào)刊、書(shū)籍、文稿及其他印刷品的文字轉(zhuǎn)化為圖像信息，再利用文字識(shí)別技術(shù)將圖像信息轉(zhuǎn)化為可以使用的文本的計(jì)算機(jī)輸入技術(shù)—–掃描圖片轉(zhuǎn)文字。

第一步：數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備-日常生活中首先我們收集身邊人員。

#手機(jī)內(nèi)容：身份證、居住證等符合場(chǎng)景要求的身份信息：例如身份證、駕駛證、護(hù)照、居住證、港澳通行證等。

#收集數(shù)量：10-30張

“在收集到足夠的數(shù)據(jù)后，接下來(lái)我們要進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總，以便后續(xù)的處理和分析?！?/p>

第二步：數(shù)據(jù)匯總

數(shù)據(jù)匯總方便我們后續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和應(yīng)用，制作一個(gè)Excel表格，格式如下

首先我們可以將圖片上傳到云盤(pán)，獲取圖片鏈接。第二列為OCR結(jié)果復(fù)制粘貼

進(jìn)去。

第三步：OCR提取

OCR 內(nèi)容提取可行性驗(yàn)證，并不需要開(kāi)發(fā)代碼有界面，可操作交互的 OCR 產(chǎn)品即可騰訊 OCR：https://cloud.tencent.com/product/ocr

第四步：大預(yù)言模型能力提取所需的關(guān)鍵信息

OpenAI 的 platform 平臺(tái)舉例:https://platform.openai.com/playground?mode=chat可選擇其他大語(yǔ)言模型，要求可以設(shè)置prompt，可以調(diào)整模型、參數(shù)。

注釋?zhuān)骸癙rompt工程是一種設(shè)計(jì)和改進(jìn)AI提示的方法，以提高AI的表現(xiàn)?！?/strong>