مدل DocLLM از یک مکانیزم توجه فضایی خاص به‌نام «مکانیزم توجه تفکیک‌شده» استفاده می‌کند که باعث می‌شود تا مدل بتواند هم‌زمان به ابعاد مختلف یک سند، از جمله محتوا، موقعیت و اندازه بخش‌های مختلف آن، توجه کند. این ویژگی به‌ویژه در اسنادی که چیدمان غیرمنظم دارند و بخش‌های مختلف اطلاعات در نقاط مختلف صفحه قرار دارند، کاربرد بسیاری دارد. در واقع، این مدل توانسته است چالش‌های پیشین را در پردازش اسناد پیچیده حل کند و تحولی در این حوزه به وجود آورد.

علاوه بر این، یکی دیگر از ویژگی‌های مهم DocLLM، هدف پیش‌آموزش منحصر به‌فرد آن است. این مدل به‌جای استفاده از روش‌های معمول پیش‌آموزش که بیشتر بر تحلیل بخش‌های متنی ثابت و ایستا تمرکز دارند، به‌طور خاص بر پر کردن قسمت‌های ناقص متن (infilling) در اسناد پیچیده تمرکز کرده است. این ویژگی باعث می‌شود که DocLLM در پردازش اسناد با ساختارهای غیرمعمول و ترکیب انواع مختلف داده‌ها، کارایی بسیار بالاتری داشته باشد. ارزیابی‌های انجام‌شده بر روی DocLLM نشان داده است که این مدل در مقایسه با دیگر مدل‌ها، توانسته است به‌طور قابل‌توجهی عملکرد بهتری از خود نشان دهد و در 14 از 16 مجموعه داده‌ای که بررسی شده‌اند، نتایج بهتری به‌دست آورده است.

این دستاوردها باعث شده است که جی‌پی مورگان به‌طور جدی به‌دنبال گسترش قابلیت‌های DocLLM باشد. برنامه‌های آینده این شرکت شامل افزودن ویژگی‌های مربوط به پردازش دیداری (vision-related features) به این مدل به‌صورت سبک و کارآمد است تا قابلیت‌های آن را در زمینه‌های مختلف از جمله پردازش اسناد پیچیده و استخراج اطلاعات به حداکثر برساند. به این ترتیب، جی‌پی مورگان می‌تواند از این مدل برای انجام تحلیل‌های دقیق‌تر و سریع‌تر در زمینه‌های مختلف اسنادی مانند قراردادها، گزارش‌ها و سایر مستندات پیچیده استفاده کند.

علاوه بر این، جی‌پی مورگان به‌طور مداوم در حال ارزیابی و بهینه‌سازی DocLLM است تا بتواند از آن در پردازش حجم‌های بالای اسناد در صنایع مختلف، به‌ویژه در موسسات مالی، بهره‌برداری کند. در این راستا، توانایی مدل در پردازش اسناد متنوع و پیچیده و تطبیق آن با نیازهای خاص مختلف کسب‌وکارها به‌ویژه برای نهادهایی که با حجم بالای مستندات سر و کار دارند، اهمیت زیادی دارد. علاوه بر این، توانایی این مدل در پردازش اسناد با چیدمان‌های غیرمعمول می‌تواند یک تحول بزرگ در بسیاری از صنایع دیگر نیز ایجاد کند.با توجه به پیشرفت‌های مستمر در زمینه هوش مصنوعی و به‌ویژه در حوزه پردازش اسناد، مدل‌هایی همچون DocLLM می‌توانند نقش مهمی در تغییر نحوه تعامل با داده‌ها و مستندات در سازمان‌ها ایفا کنند. این تکنولوژی‌ها نه‌تنها باعث بهبود سرعت و دقت در تحلیل اسناد می‌شوند، بلکه می‌توانند به‌طور چشمگیری هزینه‌های مرتبط با فرآیندهای دستی را کاهش دهند و کارایی را افزایش دهند. در نهایت، این تحولات در هوش مصنوعی، به‌ویژه در زمینه تحلیل اسناد حقوقی و مالی، می‌تواند به‌عنوان یک تغییر اساسی در نحوه انجام کارها در بسیاری از صنایع مطرح شود و مزایای بسیاری را برای کسب‌وکارها به‌دنبال داشته باشد.

در مجموع، جی‌پی مورگان با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند COIN و DocLLM توانسته است به‌طور قابل‌توجهی فرآیندهای حقوقی و مستنداتی خود را بهبود بخشد. این نوآوری‌ها نه‌تنها به‌صرفه‌جویی در زمان و کاهش خطاهای انسانی کمک کرده‌اند، بلکه امکان پردازش مؤثرتر و دقیق‌تر اسناد پیچیده را فراهم کرده‌اند. همچنین، این تحولات در کنار تسریع فرآیندها، زمینه‌ساز بهبود کیفیت خدمات و افزایش کارایی در سازمان‌های مختلف خواهند بود.