HRVDA: Ein hochauflösendes visuelles Dokumentenassistenz-Modell zur effizienten Verarbeitung und Analyse von Dokumentinhalten
HRVDA ist ein neuartiges multimodales Sprachmodell, das speziell für die effiziente Verarbeitung und Analyse von hochauflösenden Dokumentenbildern entwickelt wurde. Es verwendet einen Inhaltsfilter-Mechanismus und ein Instruktions-Filtermodul, um redundante visuelle Tokens zu entfernen und die Leistung und Effizienz bei der Dokumentenanalyse zu verbessern.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen mithilfe von LayoutLLM, einem großen Sprachmodell für Dokumentenverständnis
LayoutLLM ist eine auf großen Sprachmodellen basierende Methode, die eine Layout-basierte Instruktionsoptimierung nutzt, um das Verständnis und die Nutzung von Dokumentenlayouts zu verbessern. Dies führt zu signifikanten Leistungssteigerungen bei Nullshot-Dokumentenverständnisaufgaben.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten für Erkenntnisse: Eine Methode zur Erweiterung von Einzelseiten-Modellen auf Mehrseitendokumente
GRAM, eine Methode, die nahtlos vorgefertigte Einzelseiten-Modelle auf den Mehrseitenkontext erweitert, ohne aufwendiges Vortraining zu erfordern. GRAM kombiniert einen Einzelseiten-Encoder für lokales Seitenverständnis mit dokumentspezifischen Schichten und lernbaren Tokens, um den Informationsfluss über Seiten hinweg für globales Schlussfolgern zu ermöglichen.
M3-VRD: Multimodal Multi-task Multi-teacher Visually-Rich Form Document Understanding
Ein innovatives Modell für das Verständnis visuell reicher Formdokumente durch multimodales, multi-task, multi-teacher Wissensvermittlung.
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