6 篇文章带有标签 “OCR”

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• 方法： 遵循 Vary，使用紧凑语言模型和下一词元预测（next token prediction）框架进行训练。
• 数据： 使用所有 OCR 1.0 和 OCR 2.0 数据，以及从 LAION 数据集中采样的 1 亿（100M）通用数据。
• 训练细节： 训练 2 个 epoch，批次大小为 1280，使用 AdamW 优化器，配合余弦退火（cosine annealing）调度器，学习率为 5e-5。训练序列长度为 4096。

时机： DeepEncoder 准备好后进行。 数据： 使用训练数据。 并行策略： 采用流水线并行（PP），模型被分为 4 部分： DeepEncoder (PP0, PP1)： PP0： 包含 SAM 和压缩器（作为视觉词元分析器），参数冻结。 PP1： 包含 CLIP 部分（作为输入嵌入层），权重不冻结，参与训练。 语言模型 (PP2, PP3)： DeepSeek3B-MoE 共有 12 层，PP2 和 PP3 各放置 6 层。 硬件与批次： 使用 20 个节点（每个节点配备 8 块 A100-40G GPU）进行训练，数据并行（DP）为 40，全局批次大小为 640。 优化器： 使用 AdamW 优化器，配合基于步数的调度器（step-based scheduler），初始学习率为 3e-5。

GLM-4V-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源多模态版本。 GLM-4V-9B 具备 1120 * 1120 高分辨率下的中英双语多轮对话能力，在中英文综合能力、感知推理、文字识别、图表理解等多方面多模态评测中均表现优异。

• GLM-4V-9B HuggingFace
• GLM-4V-9B Demo
• GLM-4

相比 CogVLM2 能力还是不如。

• 识别手写有问题
• 识别复杂表格有问题
• 识别化学的答案有问题

识别中文

提示词：输出图像中的文字

贵公司被认为中标人。中标价格为：307.6万元。 请贵公司在收到本中标通知书之日起30天内，携带所有签订合同所需的资料（包括但不限于法定代表人授权书、技术规范、技术图纸等），并按照招标文件和中标人的投标文件与项目单位订立书面合同。合同签订的安排由项目单位另行通知。 请贵公司收到本中标通知书后，签收并速回函确认。

• ❌ 漏了 确
• 👍 括号 （） 识别成全角

识别手写英文

提示词：识别图像上的手写英文

I think student have many after-school classes is don't good for they. So I thing the student don't have after-school classes.

Phi-3 Vision 是一个轻量级、最先进的开放多模态模型，基于数据集构建，其中包括合成数据和经过过滤的公开网站，重点关注文本和视觉方面的高质量推理密集数据。该模型属于 Phi-3 模型系列，多模式版本可支持 128K 上下文长度（以 Token 为单位）。该模型经历了严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵守和稳健的安全措施。

模型参数 4B。

该模型旨在广泛用于英语商业和研究用途。该模型为通用人工智能系统和应用程序提供了视觉和文本输入功能，这些系统和应用程序需要

1. 内存/计算受限的环境；
2. 延迟限制场景；
3. 一般图像理解；
4. 光学字符识别；
5. 图表和表格的理解。

我们的模型旨在加速对高效语言和多模态模型的研究，作为生成人工智能驱动功能的构建块。

我们的模型并非针对所有下游目的而专门设计或评估。开发人员在选择用例时应考虑语言模型的常见限制，并在特定下游用例中使用之前评估和减轻准确性、安全性和公平性，特别是对于高风险场景。开发人员应了解并遵守与其用例相关的适用法律或法规（包括隐私、贸易合规法等）。

• Microsoft_Phi-3-Vision-128k Space

提示词：对图像文字进行识别

这段文字是一个人的自己写作，表达了对学生在学校和家庭生活中的看法。

提示词：这张图片上写了什么？

这张图片上写了一段关于学生在学校后备课的观点。

👍 提示词：图像中的手写英文是什么？

MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 MiniCPM-V 系列的最新版本模型，基于 SigLip-400M 和 Llama3-8B-Instruct 构建，共 8B 参数量，相较于 MiniCPM-V 2.0 性能取得较大幅度提升。MiniCPM-Llama3-V 2.5 值得关注的特点包括：

• 🔥 领先的性能。 MiniCPM-Llama3-V 2.5 在综合了 11 个主流多模态大模型评测基准的 OpenCompass 榜单上平均得分 65.1，以 8B 量级的大小超过了 GPT-4V-1106、Gemini Pro、Claude 3、Qwen-VL-Max 等主流商用闭源多模态大模型，大幅超越基于Llama 3构建的其他多模态大模型。

• 💪 优秀的 OCR 能力。 MiniCPM-Llama3-V 2.5 可接受 180 万像素的任意宽高比图像输入，OCRBench 得分达到 725，超越 GPT-4o、GPT-4V、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 等商用闭源模型，达到最佳水平。基于近期用户反馈建议，MiniCPM-Llama3-V 2.5 增强了全文 OCR 信息提取、表格图像转 markdown 等高频实用能力，并且进一步加强了指令跟随、复杂推理能力，带来更好的多模态交互体感。

🏆 可信行为。

1. 在许多关键指标上有了显著提升，例如 TextVQA, DocVQA。
2. 支持 8K 文本长度。
3. 支持高达 1344 * 1344 的图像分辨率。
4. 提供支持中英文双语的开源模型版本。

您可以在下表中看到 CogVLM2 系列开源模型的详细信息：

模型名称	cogvlm2-llama3-chat-19B	cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B
基座模型	Meta-Llama-3-8B-Instruct	Meta-Llama-3-8B-Instruct
语言	英文	中文、英文
模型大小	19B	19B
任务	图像理解，对话模型	图像理解，对话模型
模型链接	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 💫 Wise Model	🤗 Huggingface 🤖 ModelScope 💫 Wise Model
体验链接	📙 Official Page	📙 Official Page 🤖 ModelScope
Int4模型	暂未推出	暂未推出
文本长度	8K	8K
图片分辨率	1344 * 1344	1344 * 1344

• CogVLM2-Llama3中文问答

识别中文

提示词：输出图像中的文字

贵公司被确认为中标人。中标价格为：307.6万元。

请贵公司在收到本中标通知书之日起30天内，携带所有签订合同所需的资料(包括但不限于法定代表人授权书、技术规范、技术

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