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🎧 “文档处理新革命！百度飞桨推出PP-DocBee，中文文档解析能力再升级”
大家好，我是蚝油菜花。你是否也遇到过——
- 👉 面对复杂的财务报表，手动提取数据耗时耗力
- 👉 合同条款繁多，查找关键信息如同大海捞针
- 👉 学术论文中的图表数据难以快速解析和利用...
今天揭秘的 PP-DocBee，是百度飞桨团队推出的专注于文档图像理解的多模态大模型。它基于 ViT+MLP+LLM 架构，具备强大的中文文档解析能力，能够高效处理文字、表格、图表等多类型文档内容。无论是财务领域的财报解析，还是法律领域的合同审查，PP-DocBee 都能为你提供高效、智能的解决方案。接下来，我们将深入探讨它的核心功能和技术原理。
🚀 快速阅读
PP-DocBee 是百度飞桨推出的专注于文档图像理解的多模态大模型。
- 核心功能：文档内容理解、文档问答、结构化信息提取。
- 技术原理：基于 ViT+MLP+LLM 架构，结合视觉和语言模型的优势，实现端到端的文档理解。
PP-DocBee 是什么
PP-DocBee 是百度飞桨（PaddlePaddle）团队推出的专注于文档图像理解的多模态大模型。基于 ViT+MLP+LLM 架构，具备强大的中文文档解析能力，能高效处理文字、表格、图表等多类型文档内容。
PP-DocBee 在学术界权威评测中达到同参数量模型的 SOTA 水平，在内部业务中文场景中表现优异。PP-DocBee 推理性能经过优化，响应速度更快，能保持高质量输出。PP-DocBee 适用于文档问答、复杂文档解析等场景，支持多种部署方式，为文档处理提供高效、智能的解决方案。
PP-DocBee 的主要功能
- 文档内容理解：PP-DocBee 对文档图像中的文字、表格、图表等元素进行精准识别和理解，支持多模态输入，包括文本和图像。
- 文档问答：基于文档内容提出问题，结合文档中的信息生成准确的回答。
- 结构化信息提取：将文档中的信息（如表格、图表）转化为结构化数据，便于进一步分析和处理。
PP-DocBee 的技术原理
- 架构设计：基于 ViT（视觉Transformer）+ MLP（多层感知机）+ LLM（大语言模型） 的架构，结合视觉和语言模型的优势，实现端到端的文档理解。
- 数据合成与预处理：针对中文文档理解的不足，设计文档类数据智能生产方案，包括 OCR 小模型与 LLM 大模型结合、基于渲染引擎生成图像数据等。训练时设置更大的 resize 阈值，推理时对图像进行等比例放大，获取更全面的视觉特征。
- 训练优化：混合多种文档理解数据（如通用 VQA、OCR、图表、数学推理等），设置数据配比机制，平衡不同数据集的数量差异。基于 OCR 后处理辅助，将 OCR 识别的文字结果作为先验信息，提升模型在文字清晰的图片上的理解能力。
资源
- GitHub 仓库：github.com/PaddlePaddl…
- 在线体验 Demo：aistudio.baidu.com/application…
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