DeepSeek-OCR

DeepSeek-OCR — это новаторская визуальная языковая модель (VLM), разработанная для значительного повышения эффективности обработки документов с длинным контекстом для больших языковых моделей (LLM). Внедряя новаторскую технику, называемую Contexts Optical Compression, эта модель с 3 миллиардами параметров решает масштабную вычислительную проблему оцифровки и анализа обширных архивов документов, позволяя исследователям и предприятиям обрабатывать огромные объемы данных с беспрецедентной скоростью и точностью. Теперь вы можете эффективно преобразовывать визуальные представления документов в сильно сжатые, высокоточные данные, подходящие для обучения и применения ИИ следующего поколения.

Ключевые особенности

DeepSeek-OCR построен на инновационной, унифицированной сквозной архитектуре VLM, сосредоточенной на использовании визуальной модальности в качестве высокоэффективного средства сжатия текста.

🖼️ Оптическое сжатие контекста

DeepSeek-OCR использует оптическое 2D-отображение для сжатия сложного текстового контента непосредственно в визуальные пиксели, представленные минимальным количеством визуальных токенов. Благодаря этому документ-изображение может передавать обширную информацию, используя значительно меньше токенов, чем эквивалентный необработанный текст, достигая значительно более высоких коэффициентов сжатия. Это значительно сокращает длину контекста, которую должны обрабатывать LLM.

⚡ Высокоэффективная двойная архитектура

Модель состоит из двух основных компонентов: DeepEncoder и декодера DeepSeek3B-MoE-A570M. DeepEncoder специально разработан для поддержания низкой вычислительной активации даже при вводе высокого разрешения, при этом обеспечивая высокие коэффициенты сжатия. Декодер Mixture-of-Experts (MoE), хотя и обладает 3 миллиардами параметров, динамически активирует только необходимые эксперты, что приводит к низкой операционной стоимости всего 570 миллионов активных параметров во время выполнения.

🎯 Превосходная точность при высоком сжатии

Модель демонстрирует исключительное сохранение точности даже при агрессивном сжатии. Когда текстовый контент сжимается до 10 раз (коэффициент сжатия 10×), точность OCR остается высокой, достигая до 97%. Даже при достижении коэффициента сжатия 20× точность все еще составляет примерно 60%, что демонстрирует его значительный потенциал для сжатия исторических документов и исследований механизмов памяти LLM.

🧠 Сочетание локального и глобального понимания

DeepEncoder инновационно сочетает возможности локального восприятия SAM-base с глобальным структурным пониманием CLIP-large. Этот двойной подход позволяет модели действовать как экспертный рецензент, способный точно идентифицировать детальные особенности символов (локальное внимание), одновременно охватывая общий макет и структуру документа (глобальное внимание), обеспечивая всесторонний сбор данных независимо от их сложности.

Применение

DeepSeek-OCR обеспечивает ощутимые преимущества в различных отраслях, требующих высокопроизводительной обработки документов и точного извлечения данных.

1. Ускорение генерации данных для LLM/VLM

Для команд разработчиков ИИ DeepSeek-OCR обеспечивает пропускную способность данных в промышленных масштабах. В производственной среде один GPU A100-40G может генерировать более 200 000 страниц высококачественных обучающих данных для LLM или VLM ежедневно. Эта эффективность значительно сокращает циклы разработки и снижает стоимость обучения фундаментальных моделей следующего поколения.

2. Крупномасштабная оцифровка для предприятий

В финансовой сфере и здравоохранении, где распространены такие документы, как объемные финансовые отчеты, исторические медицинские записи и юридические справки, DeepSeek-OCR мгновенно преобразует массивные, неструктурированные архивы документов в структурированные данные. Например, он может обрабатывать сложные научные работы, используя всего около 400 визуальных токенов, точно сохраняя при этом специализированные элементы, такие как математические формулы и химические уравнения.

3. Обработка сложных и многоязычных документов

Модель демонстрирует замечательную адаптивность, легко справляясь с очень сложными форматами. Она точно идентифицирует и обрабатывает специализированный и смешанный контент, включая многоязычные документы, содержащие такие письменности, как арабская и бенгальская, или простые слайды презентаций, для точного восстановления контента которых требуется всего 64 визуальных токена.

Уникальные преимущества

DeepSeek-OCR предлагает отчетливые, подтверждаемые преимущества по сравнению с существующими решениями для обработки документов и OCR, особенно в эффективности использования токенов и пропускной способности производства.

Заключение

DeepSeek-OCR представляет собой значительный прорыв в области обработки визуального языка, выходя за рамки базового OCR, чтобы предложить мощное и эффективное решение для сжатия длинного контекста. Используя визуальную модальность, вы получаете возможность обрабатывать огромные наборы данных быстрее, точнее и с меньшими вычислительными затратами, чем это было возможно ранее. Узнайте, как DeepSeek-OCR может революционизировать подход вашей организации к крупномасштабной оцифровке документов и конвейерам обучения ИИ.