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...
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_...
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...
- 相关模型:TinyChart - 3B通过视觉token合并和思维程序学习,解决图表理解挑战,推理速度快;mPLUG - PaperOwl借助上下文和要点,辅助论文图表理解。 3. mPLUG-DocOwl开源实战:mPLUG - DocOwl的数据和模型在ModelScope和HuggingFace可下载,相关代码在GitHub开源,还有在线Demo展示效果。通义mPLUG多模态体系涵盖多种模型,...
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...
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...
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...
Github:https://github.com/X-PLUG/mPLUG-DocOwl Paper:https://arxiv.org/abs/2307.02499 Demo:https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-DocOwl/summary ModelScope Demo 体验 点击https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-DocOwl/summary就可以立刻体验了。
在 mPLUG 系列工作中,之前的 E2E-VLP 、mPLUG 、mPLUG-2、mPLUG-Owl🦉 分别被 ACL2021 、EMNLP2022、ICML2023 录用,其中 mPLUG 工作在 VQA 榜单首超人类的成绩。 mPLUG-video 在以上的基准测试中取得了新的 SOAT 结果:在视频分类方面性能提高了高达 23.1%,在视频描述生成任务上的 CIDEr 指标上获得 68.9...