论文简单解读:SSDesign:白话文:MLLM大模型算法-mPLUG-Owl 整体论文框架图和拆解参数图 论文整体框架图 模型模块及参数示例详解 分模块论文详细解读 1.论文中的Visual Encoder模块 MplugOwlVisionEmbeddings将图片转化成patch序列 class MplugOwlVisionEmbeddings(nn.Module): # 视觉模块的初始化Embeddings def __init_...
mPLUG-DocOwl: Modularized Multimodal Large Language Model for Document Understanding. mPLUG-DocOwl 1.5: Unified Structure Learning for OCR-free Document Understanding. EMNLP2024. mPLUG-DocOwl2: High-resolution Compressing for OCR-free Multi-page Document Understanding. mPLUG-PaperOwl: Scientific Diagra...
多模态文档大模型mPLUG-DocOwlwww.eastmoney.com 2025年03月24日 中智凯灵(北京)科技 查看PDF原文 领涨个股名称相关涨跌幅 资金流入名称相关净流入(万) 利用MLLM进行文档图片理解的五大挑战: 文字相关的图片在类型、形状、大小三个方面都十分多样化,已有的MLLM的视觉编码器难以编码这些图片 2023.7mPLUG-D9c9...
延续mPLUG-DocOwl的做法,DocOwl 1.5将多个下游任务统一为指令问答的形式,在统一的结构学习之后,通过多任务联合训练的形式得到一个文档领域的通用模型(generalist)。 此外,为了使得模型具备详细解释的能力,mPLUG-DocOwl曾尝试引入纯文本指令微调数据进行联合训练,有一定效果但并不理想。 在DocOwl 1.5中,作者基于下游任务...
mPLUG-DocOwl: Modularized Multimodal Large Language Model for Document Understanding O网页链接ChatPaper综述:说明了现有的多模型大型语言模型在OCR-free文档理解方面存在的问题。这些模型在浅层无OCR文本识别方面表现出了很好的零样本能力,但是在没有领域内的训练的情况下,它们往往忽略了OCR的细粒度特征,如复杂的...
专项模型突破:TinyChart-3B针对Chart问答挑战,通过视觉token合并和Program-of-Thought解决多步推理和计算问题,在保证效率的同时取得较好效果。mPLUG-PaperOwl借助上下文和基于GPT3.5构建的“要点”,辅助专业知识进行论文图表分析。 3. mPLUG-DocOwl开源实战:mPLUG-DocOwl数据和模型在ModelScope和HuggingFace上可下载,提供了...
mPLUG-PaperOwl(ACM MM 2024) - mPLUG-PaperOwl: Scientific Diagram Analysis with the Multimodal Large Language Model UReader(EMNLP 2023) - UReader: Universal OCR-free Visually-situated Language Understanding with Multimodal Large Language Model
* 🔥🔥🔥 [2024.9.28] We have released the training data, inference code and evaluation code of [DocOwl2](./DocOwl2/) on both **HuggingFace** 🤗 and **ModelScope** . * 🔥🔥🔥 [2024.9.20] Our paper [DocOwl 1.5](http://arxiv.org/abs/2403.12895) and [TinyChart](https...
3阶段训练:Pretraining、Multitask finetuning、Instruction Tuning LLM不使用LORA,而是直接finetune self-attention里面的QV 资源: 32×A800 GPUs Batch size 1024 mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality paper:https://arxiv.org/abs/2304.14178 ...
mPLUG-PaperOwl目前只是引入外部知识进文档理解的初步尝试,仍然面临着领域局限性、知识来源单一等问题需要进一步解决。 总的来说,本文从最近发布的7B最强多模态文档理解大模型mPLUG-DocOwl 1.5出发,总结了不依赖OCR的情况下,进行多模态文档理解的关键四个关键挑战(“高分辨率图片文字识别”,“通用文档结构理解”,“指令...