干掉tokenizer!DeepSeek-OCR杀疯了~

TG3eX0y 发表于 2025-10-23 03:36:42 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 ✅尔是丁师兄，专一于智能驾驭年夜模子，连续分享LLM口试搞货。 ✅年夜模子1v1教导，已经辅佐多名同学胜利登陆 offer喜报 又一名教员报喜！两原布景，胜利拿下年夜模子offer，年包30W阁下，薪资喜涨50%！ 为了帮力春招，锻炼营迎去核弹级革新，尔将脚把脚戴各人真战一个实在企业级名目，别的也增加了多模态博题【口试常考】。准备春招的小同伴们，卷起去吧！ LLM 正在处置愈来愈少的文原时，面对着弘大的计较压力，因为其中心的留神力体制计较质会跟着文原少度呈仄圆级增加。 那限定了 LLM 正在处置少文档、少对于话等场景下的使用。有无甚么法子能给那些少文原“肥身”，让 LLM 更下效天处置它们呢？ DeepSeek-AI 的钻研职员提出了一个新奇的思路：将文原实质衬着成图象，使用望觉模子（VLM）强大的图象理解才气去读与那些疑息。 他们觉得，一弛包罗文原的图片能够用比本初数字文原少很多的“望觉 Token”去暗示，进而完毕一种高低文的光教收缩（Contexts Optical Compression）。为了考证那个设法，他们开辟了 DeepSeek-OCR 模子。 教完那篇论文，您将收获 ： 望觉收缩的新思路：理解为何钻研者们料到用“瞅图识字”的方法去处置 LLM 的少文原处置困难。 DeepEncoder 的奇妙设想：理解 DeepSeek-OCR 的中心组件 DeepEncoder 是怎样真现在处置下分辩率图象的共时，连结较高的计较开销战较少的望觉 token输出 的。 望觉收缩的后劲取挑战：瞅到 DeepSeek-OCR 正在差别收缩率下的表示，理解目前望觉收缩手艺能到达的结果及其范围性。 01 为何 LLM处置 少文原这样易？望觉收缩是前途吗？ LLM处置 疑息的根本单元是 token。当输出的文原序列变万古，模子内部需要计较尽情二个 token 之间的联系关系水平，那个计较质大抵是序列少度的仄圆。 假设一篇文档有 1 万个 token，计较质即是 1 亿的质级；假设是 10 万个 token，计较质便飙降到 100 亿质级。那使患上 LLM处置 超少文原变患上十分迟缓且高贵。 钻研职员留神到，人类瞅一弛包罗笔墨的图片刻，仿佛能很快捉住枢纽疑息。 一弛图片正在 VLM 中可以只要供多少百或者多少千个望觉 token 去暗示，但是它包罗的笔墨疑息假设变换成数字文原，可以需要数万个 token。 那启迪了一个设法：能不克不及先把少文原“绘”成图片，让 VLM 来“读与”那弛图片？ 假设 VLM输出 的望觉 token 数目近少于本初文原 token 数目，没有便相称于完毕了一种下效的收缩吗？ OCR（Optical Character Recognition，光教字符识别）任务，即从图象中识别笔墨，恰好供给了一个幻想的尝试仄台。 它天然天成立了望觉疑息（图片）战文原疑息（笔墨）之间的“收缩-解压”干系，而且有老练的评介目标（如识别粗度、编纂距离）去权衡结果。 因而，DeepSeek-OCR 名目应运而死，旨正在根究这类“望觉收缩”的可止性取限度。 02 DeepEncoder 是怎样完毕下效望觉处置战收缩的？ 为了完毕下效的望觉收缩，枢纽正在于设想一个强大的望觉编码器。 钻研职员阐发了目前支流 VLM 使用的三种望觉编码器架构（单塔并止、切块仄展、自适应分辩率），发明它们各有劣缺点，易以共时满意处置下分辩率、计较开销高、输出望觉 token 少那多少个中心请求。 因而，他们自止设想了一个名为 DeepEncoder 的新架构。 DeepEncoder 的中心思路是“合作协作”： 前端（部门留神力）：使用一个绝对较小的 SAM（Segment Anything Model）变体（约 80M 参数），它主要依靠窗心留神力（window attention）。窗心留神力只正在部门小范畴内乱计较，计较开销绝对较高，适宜处置下分辩率输出发生的大批初初 patch token。 中心（收缩器）：正在先后端之间，拔出 一个简朴的 2 层卷积模块，担当将望觉 token 的数目收缩 16 倍。 后端（全部留神力）：使用一个 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模子（约 300M 参数），它依靠计较质更年夜的全部留神力（global attention）。 但是因为输出给它的 token 数目已经被年夜年夜收缩，因而部分的计较开销战内乱存占用仍然可控。 DeepSeek-OCR包括 DeepEncoder 的部分架构 颠末这类“窗心留神力处置大批稠密 token -> 收缩 -> 全部留神力处置多量麋集 token”的串连设想，DeepEncoder 奇妙天均衡了下分辩率处置才气战计较服从。 别的，为了便利尝试差别收缩率并适应差别尺微暇的输出图象，DeepEncoder 借撑持多种分辩率情势（Tiny，Small，Base，Large，Gundam 等），能够颠末图象缩搁、添补或者切块拼交等方法活络处置输出。 DeepEncoder 的多分辩率处置方法 差别分辩率情势的规格 03 怎样从收缩的望觉疑息中“解压”出文原？ DeepEncoder 担当将包罗笔墨的图象“收缩”成望觉 token 序列。交下来，需要一个解码器去完毕“解压”任务，即按照那些望觉 token复原 出本初的文原实质。 DeepSeek-OCR 采用了一个 DeepSeek-3B-MoE 模子动作解码器。MoE（Mixture of Experts）是一种特别的 Transformer 架构，它有许多“大师”模块，但是屡屡处置输出时只激活此中一小部门。 那使患上模子正在具有较年夜参数范围（3B）的共时，连结了较小的理论计较质（约 570M 激活参数），统筹了表示才气战拉理服从。 锻炼历程大抵分为二步： 起首零丁锻炼 DeepEncoder，使其具备开端的图象理解战特性提炼才气； 而后将 DeepEncoder 战 MoE 解码器跟尾起去，使用大批的 OCR 数据（占比 70%）、通用望觉数据（占比 20%）战杂文原数据（占比 10%）截至端到真个锻炼。 04 望觉收缩能压几？粗度丧失年夜吗？ 钻研职员使用 Fox 基准尝试散去评介 DeepSeek-OCR 的望觉收缩才气。他们拔取了包罗 600 到 1300 个文原 token 的英文文档页里截至尝试。 收缩率取识别粗度的干系 具体的收缩率取粗度数据 尝试成果显现： 当收缩率（本初文原 token 数 / 望觉 token 数）正在 10 倍之内时，OCR识别 粗度能够到达 97% 阁下。钻研者觉得那靠近无益收缩。 当收缩率正在 10-12 倍时，粗度仍然能连结正在 90% 阁下。 即使收缩率到达 20 倍时，粗度仍然能保持正在 60% 阁下。 那些成果开端表白，将文原衬着成图象截至望觉收缩是可止的，而且正在 10 倍阁下的收缩率下能够完毕相称下的保实度。 钻研职员觉得，那为处置 LLM 少高低文成就供给了一个有远景的标的目的，比方能够将多轮对于话中较早的汗青记载衬着成图象截至收缩保存。 固然，跟着收缩率的进步，粗度降落也是不成制止的，那可以取图象分辩率不敷招致笔墨恍惚，或者庞大排版疑息丧失相关。 05 DeepSeek-OCR正在理论OCR任务中表示怎样？ 除动作望觉收缩的尝试仄台，DeepSeek-OCR自身 也是一个强大的 OCR 模子。 钻研职员正在 OmniDocBench 那个分析性的文档剖析基准上尝试了它的理论功用。 OmniDocBench 各名目的的具体成果 成果显现 ： 正在仅使用 100 个望觉 token 的情况下（Small方式 ，640x640 分辩率），DeepSeek-OCR 的功用便超越了使用 256 个 token 的 GOT-OCR2.0 模子。 正在使用约 800 个望觉 token 的情况下（Gundam方式 ），DeepSeek-OCR 的功用劣于需要远 7000 个望觉 token 的 MinerU2.0 模子。 那表白 DeepSeek-OCR 正在得到 SOTA 级此外 OCR功用 的共时，使用的望觉 token 数目是共类端到端模子中起码的之一。 别的，该模子正在消耗情况中展示出很下的服从，单弛 A100-40G 隐卡天天能够处置超越 20 万页文档，适宜用于为 LLM/VLM 天生年夜范围锻炼数据。 钻研借发明，差别范例的文档对于望觉 token 数目的需要也差别。比方，幻灯片（Slides）可以只要供 64 个 token 就可以到达没有错的结果，而版式庞大的报纸（Newspaper）则需要更多的 token（如 Gundam方式 ）才气有用识别。 差别文档范例的功用表示 06 望觉收缩对于未来的 LLM 表示着甚么？ DeepSeek-OCR 的根究为咱们描绘了一种使用望觉模态处置少文原的新可以。 钻研职员觉得，这类光教收缩办法十分有后劲。比方，正在多轮对于话中，能够将多少轮以前的对于话实质衬着成图片，用多量望觉 token 去“记着”它们，进而年夜小节省 token 开销。 望觉收缩模仿人类影象忘记体制的暗示图 更幽默的是，这类办法天然天供给了一种“忘记体制”。便像人对于久远影象会逐步恍惚一致，咱们能够对于更早汗青记载的衬着图片截至落采样，使用更高的分辩率战更少的 token 去暗示，模仿疑息逐步“退色”的历程。 那大概能辅佐 LLM 建立更契合死物直观、也更下效的影象体系。 固然，今朝那项事情借处于十分开端的阶段。钻研职员也坦诚，仅颠末 OCR 任务借不敷以完整考证望觉收缩的可止性，未来借需要截至更百般化的尝试，比方“易如反掌”尝试（尝试模子可否从收缩后的少文原中找回精确疑息）等。 但是不管怎样，将文原疑息“存放”到望觉模态中，为处置 LLM 的少高低文瓶颈供给了一个值患上深入根究的新标的目的。 源链交：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR 作家：宇宙哇 滥觞：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79108069880 END 减入学习 ✅尔是丁师兄，专一于智能驾驭年夜模子，连续分享LLM口试搞货。 ✅年夜模子1v1教导，已经辅佐多名同学胜利登陆 微疑：dsx女伶 href="https://www.taojin168.com" target="_blank">AIGC

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