在越来越多的有关遵守要求的监管和文件的杂货行业中，可以使贸易（例如，在美国州边界）变得不那么复杂。
在制药等行业及其经常复杂的供应链中，公司应该了解来自地方和联邦一级不同立法机构的规则和规则的质量。因此，毫不奇怪的是，它可以根据AI供应链的可调节性非常有用。鉴于AIS在阅读和卫生的文档和图像中表现出色，因此服务提供商（例如灯塔AI）以各种形式使用此技术来梳理对行业进行调节的现有和新文档。
在最后一组AI Lighthouse AI中，这些评论用于审查预测和生成AI，图像识别和OCR的机器培训，以及语言建模，以处理大量，敏感的设置，用于时间。
预测AI用于对文档进行分类，而生成的AI有助于审核过程，以获得最佳，更受保护的结果。该公司声称，包装的语言建模元素阐明了平台到级别的准确性，通常是“超出人工智能的功能”。
Ediscovery-宽任期
AI Lighthouse已经六年了，自2019年以来已经分析了数十亿个文档，但是对于软件的预测AI仍然很重要，尽管我们可以说，我们可以说生成的AI在过去18个月中捕获了大多数头条新闻。灯塔的人工智能和分析总监费尔南多·德尔加多（Fernando Delgado）表示：“尽管最近对genai付出了很多关注，但预测性AI的力量和相关性无法消失。它们会产生不同的事物，而且通常存在一个真正的价值，可以在一个工作过程中处理各种元素。”
考虑到一般术语“制药行业”包括诸如医疗技术，药物研究和生产，直至商店发行之类的异质恐惧，因此遵守该行业中单独的公司的要求可能非常多样化。律师Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton说：“我们能够根据我们独特的需求形成一项技术，而不是一种普遍的方法，而是在真实，有效的解决方案中重现我们的思想。”
AI Lighthouse AI供审核包括使用选项，包括用于自适应审查的AI，供特权审查的AI，用于分析特权的AI和用于识别PII/PHI/PCI的AI。灯塔的AI声称，其用户的分类量减少，并使用AI进行自适应审查，将其合并到40％，而LLM则需要更少的培训才能开始创造投资的盈利能力。
根据Lighthouse AI的说法，AI的特权对审查的特权也“比基于关键字的模型高60％”。
AI使用视觉数据处理以分析图像以使用Genai分析图像，例如，使用用户与其他任务进行交互的接口，创建载体的文本描述，从而呈现结果。
灯塔的AI用于识别PII/PHI/PCI的AI自动化实体之间关系的映射，并且可以减少对手动审查的需求。罗恩·马克齐克（Ron Markzich）首席执行官说：“新的句子大大差异化和打算，以确保对埃迪斯发现的数量，速度和复杂性产生最大的影响。”
（图像来源：“巴塞尔-Roche建筑物1”，从corno.fulgur75获得CC至2.0的许可。）
参见： 关于人工智能行动的拥抱呼吁开源代码
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