Smoldocling: un modèle léger en langue visuelle pour la conversion de documents de haute précision

Les documents numériques présentent un défi important: convertir avec précision leur riche structure en formats lisibles par machine. Les solutions existantes, qu'elles soient des pipelines complexes ou des modèles massifs, compromettent souvent la précision de l'efficacité. Smoldocling propose une alternative révolutionnaire - un modèle de vision de la vision de 256 mètres compact remarquablement compact, offrant une conversion précise de documents de bout en bout précise.

Table des matières:

• L'obstacle de conversion de document
• Présentation de Smoldocling: une nouvelle approche
• Comprendre les doctags: un langage de balisage universel
• Dive profonde: données de formation et architecture modèle
• Comparaison des performances: Smoldocling vs d'autres modèles
• Exemple de code et visualisation de sortie
• Conclusion et développements futurs

L'obstacle de conversion de document

La conversion de diverses dispositions de documents (des rapports d'entreprise aux articles académiques) en données structurées reste une tache complexe. Les principaux défis incluent:

• Variabilité de disposition: les documents présentent une vaste gamme de styles et de formats.
• Formats opaques: des formats comme le PDF accordent une priorité à l'impression, entrave l'analyse sémantique.
• Gentillement des ressources: les méthodes traditionnelles exigent des ressources de calcul substantielles et un réglage complexe.

Présentation de Smoldocling: une nouvelle approche

Smoldocling relève ces défis avec une approche unifiée de bout en bout:

• Traitement complet des pages: il traite simultanément des pages de documents entières, éliminant le besoin de plusieurs modèles spécialisés.
• Conception compacte, résultats puissants: ses paramètres de 256 m atteignent des performances comparables aux modèles plusieurs fois plus importants.
• Capacités multimodales polyvalentes: il gère parfaitement les éléments de document divers: code, tableaux, équations, graphiques, etc.

Central to Smoldocling se trouve son langage de balisage innovant, Doctags, une norme universelle capturant le contenu, la structure et le contexte spatial.

Comprendre les doctags: un langage de balisage universel

Doctags redéfinit la représentation des éléments de document:

• Vocabulaire structuré: en utilisant des balises de style XML (inspirées par OTSL), il distingue clairement du texte, des images, des tables, du code, etc.
• Contexte spatial: les coordonnées précises de la bo?te de délimitation préservent les informations de mise en page.
• Représentation unifiée: Formatage cohérent pour les pages complètes ou les éléments individuels améliore l'apprentissage et la généralisation.

Les doctags clés comprennent: <img src="/static/imghw/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174537247742337.jpg" class="lazy" alt="Smoldocling peut-il rendre l'analyse des documents plus efficace?">

Comparaison des performances: Smoldocling vs d'autres modèles

Smoldocling surpasse considérablement les modèles plus grands dans la reconnaissance de texte et le formatage des documents:

Smoldocling excelle également dans des taches spécialisées, atteignant des scores F1 élevés et une précision dans la liste des code et la reconnaissance des équations.

Exemple de code et visualisation de sortie

[Les exemples de code et les visualisations sont omis ici en raison de contraintes de longueur. L'entrée d'origine a fourni ces sections.]

Conclusion et développements futurs

Smoldocling démontre que les modèles plus petits peuvent atteindre des performances de pointe dans la conversion de documents. Son architecture efficace, son format innovant Doctags et sa stratégie de formation complète établissent une nouvelle référence. Tout en démontrant des performances solides sur les re?us et les résultats acceptables sur d'autres documents, des limitations existent en raison de sa conception économe en mémoire. Les travaux futurs se concentreront sur l'amélioration de la localisation des éléments et de la compréhension multimodale. La publication publique des ensembles de données facilitera les recherches et la collaboration supplémentaires.

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