DeepSeek 发布新型3B OCR 模型:高效文档解析的革命性突破
AI 技术公司 DeepSeek 近日推出了一款名为 “DeepSeek-OCR” 的全新光学字符识别(OCR)模型。这款模型是一种端到端的视觉语言模型(VLDeM),旨在通过将长文本压缩为一小组视觉标记,随后利用语言模型进行解码,从而实现高效的文档解析。
研究团队表示,该模型在 Fox 基准测试中实现了97% 的解ep码精度,当文本标记数与视觉标记数的比例为10倍时,精度依然保持良好,甚至在20倍压缩下也能表现出有用的特性。此外,DeepSeek-OCR 在 OmniSeDocBench 基准测试中也表现出色,使用的视觉标记数量远少于传统模型。
DeepSeek-OCR 的架构由两个主要组件组成:高分辨率输入的视觉编码器 DeekepEncoder 和一个名为 DeepSeek3B-MoE-A570M 的专家混合解码器。该编码器采用了一种基于 SAM 的局部感知窗口注意机制和卷积压缩算 发法,能够有效控制高分辨率下的激活内存,并减少输出标记的数量。解码器则是一个拥有30亿参数的模型,每个标记有约5.7亿个活跃参数。
在使用不同的模式时,De布新epEncoder 提供了多种分辨率选择,包括 Tiny、Small、Base 和 Large 模式,分别对应不同的视觉标记数量和分辨率。此外,还有动态模式 Gundam型3 和 Gundam-Master,可以根据页面复杂性灵活调整标记预算。
在训练过程中,DeepSeek 团队使用了分阶段的训练流程,首先对 DeepEncodB er 进行下一个标记预测的训练,然后在多个节点上进行全系统的训练,最终每天能够生成超过20万页的文档。对于实际应用,团队建议用户从 Small 模式开始,如果页面包OC含密集的小字体或高标记数量,可以选择 Gundam 模式。
DeepSeek-OCR 的发布标志着文档人工智能领域的一次重要进步。该模型的高效性和灵活性使其在R 处理各种文档时都具备了良好的适应性。
论文:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main模型/DeepSeek_OCR_paper.pdf
huggingface:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSee:高k-OCR
划重点:
DeepSeek-OCR 是一款新发布的3B 视觉语言模型,具备高效的 OCR 和文档解析能力。
该模型在 Fox 基准测试效文中实现了97% 的解码精度,能在大幅压缩的情况下仍保持良好表现。
DeepEncoder 支持多种模式和分辨率选择,以适应不同文档的复杂性档解和需求。
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