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PP-DocBee

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PP-DocBee – 百度飛槳推出的文檔圖像理解多模態大模型

PP-DocBee是由百度飛槳(PaddlePaddle)團隊開發的一款專注于文檔圖像理解的多模態大模型。該模型基于ViT、MLP和LLM的架構,具備卓越的中文文檔解析能力,能夠高效處理文字、表格和圖表等多種文檔內容。PP-DocBee在學術界的權威評測中達到了同參數量模型的SOTA水平,并在內部業務的中文應用場景中表現出色。其推理性能經過優化,確保了快速的響應速度與高質量的輸出。PP-DocBee適用于文檔問答、復雜文檔解析等多種場景,并支持多種部署方式,為文檔處理提供了高效和智能的解決方案。

PP-DocBee是什么

PP-DocBee是百度飛槳(PaddlePaddle)團隊推出的一款專注于文檔圖像理解的多模態大模型。該模型采用ViT、MLP和LLM的架構,展現了強大的中文文檔解析能力,能夠高效處理文字、表格、圖表等多種類型的文檔內容。PP-DocBee在學術界的權威評測中達到了同參數量模型的最優水平,并在內部業務的中文場景表現尤為優異。經過優化的推理性能使得響應速度更快,能夠保持高質量的輸出。PP-DocBee適用于文檔問答和復雜文檔解析等場景,支持多種部署方式,提供高效、智能的文檔處理解決方案。

PP-DocBee

PP-DocBee的主要功能

  • 文檔內容理解:PP-DocBee能夠精準識別和理解文檔圖像中的文字、表格、圖表等元素,支持多模態輸入,包括文本和圖像。
  • 文檔問答:用戶可以根據文檔內容提出問題,PP-DocBee能夠結合文檔中的信息生成準確的回答。
  • 結構化信息提取:將文檔中的信息(如表格、圖表)轉化為結構化數據,便于后續的分析和處理。

PP-DocBee的技術原理

  • 架構設計:基于ViT(視覺Transformer)、MLP(多層感知機)和LLM(大語言模型)的架構,結合視覺和語言模型的優勢,實現端到端的文檔理解。
  • 數據合成與預處理:針對中文文檔理解的不足,設計了文檔類數據的智能生產方案,包括OCR小模型與LLM大模型的結合、基于渲染引擎生成圖像數據等。訓練過程中設置更大的resize閾值,推理時對圖像進行等比例放大,以獲取更全面的視覺特征。
  • 訓練優化:通過混合多種文檔理解數據(如通用VQA、OCR、圖表、數學推理等),設置數據配比機制,以平衡不同數據集的數量差異。基于OCR后處理的輔助,將OCR識別的文字結果作為先驗信息,提升模型在文字清晰圖片上的理解能力。

PP-DocBee的項目地址

PP-DocBee的應用場景

  • 財務領域:解析財務報表、發票等文檔,提取關鍵信息,輔助財務分析和審計工作。
  • 法律領域:處理合同、法規等文檔,迅速定位條款,支持法律合規審查。
  • 學術領域:提取論文中的文字和圖表信息,輔助文獻檢索和研究分析。
  • 企業文檔管理:提取和結構化內部文檔內容,優化文檔檢索和管理流程。
  • 教育領域:解析教材和試卷,支持教學資源開發和個性化學習。
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