mPLUG-DocOwl 1.5

Modèle d'apprentissage de structure unifié pour la compréhension de documents sans OCR

Produit OrdinaireProductivitéCompréhension de documentsApprentissage profond

mPLUG-DocOwl 1.5 est un modèle d'apprentissage de structure unifié dédié à la compréhension de documents sans OCR (Reconnaissance Optique de Caractères). Il utilise des techniques d'apprentissage profond pour comprendre directement les documents, sans recourir au processus traditionnel de reconnaissance optique de caractères. Ce modèle peut traiter divers types d'images, notamment des documents, des pages web, des tableaux et des graphiques. Il prend en charge l'analyse de documents avec prise de conscience de la structure, la reconnaissance et la localisation de texte à plusieurs niveaux de granularité, ainsi que des fonctionnalités de question-réponse. Le développement de mPLUG-DocOwl 1.5 repose sur la nécessité d'une automatisation et d'une intelligence accrues de la compréhension des documents, afin d'améliorer l'efficacité et la précision du traitement des documents. Son caractère open source favorise également la recherche et les applications dans les milieux académiques et industriels.

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mPLUG-DocOwl 1.5

mPLUG-DocOwl 1.5 Dernière situation du trafic

mPLUG-DocOwl 1.5 Tendance des visites

mPLUG-DocOwl 1.5 Distribution géographique des visites

mPLUG-DocOwl 1.5 Sources de trafic

mPLUG-DocOwl 1.5 Alternatives

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modèle d'apprentissage de structure unifié pour la compréhension de documents sans OCR

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Détection de compatibilité des modèles DeepSeek — Détermine si un appareil peut exécuter des modèles DeepSeek de différentes tailles et fournit une prédiction de compatibilité.

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

Tarsier — Tarsier est un grand modèle linguistique vidéo développé par ByteDance pour générer des descriptions vidéo de haute qualité.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

DRT-o1 — Modèle de traduction automatique par inférence profonde, optimisé par une longue chaîne de réflexion.

mwp_ReFT — Framework d'ajustement fin des modèles basé sur l'apprentissage par renforcement profond

Florence-VL — Outil d'amélioration des modèles de langage visuel, combinant un encodeur visuel génératif et une technique de fusion profonde et large.

LLaMA-Mesh — Unification d'un modèle linguistique et de la génération de maillages 3D

Démo TTS MaskGCT — Démonstration de texte à parole (TTS) basée sur le modèle MaskGCT

F5-TTS — Modèle de synthèse vocale (TTS) de haute qualité basé sur l'apprentissage profond

Llama 3.2 3b Voice — Outil de synthèse vocale utilisant le modèle Llama.

RWKV — Une architecture de modèle de langage de nouvelle génération, surpassant les Transformer.

llama3-from-scratch — Implémentation du modèle Llama3 à partir de zéro

RAGFlow — Moteur RAG (Retrieval-Augmented Generation) open source basé sur une compréhension approfondie des documents.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Modèle LLaVA optimisé par XTuner, combinant traitement d'images et de texte.

nasa-smd-ibm-st — Amélioration des techniques de traitement du langage naturel pour la recherche d'informations et la recherche intelligente orientées vers les missions scientifiques de la NASA

MovieLLM — MovieLLM est un cadre de création de films IA conçu pour améliorer la compréhension des longues vidéos.

LLMs-from-scratch — Comprendre en profondeur le fonctionnement interne des grands modèles de langage

DenserBot — Transformer les données en connaissances

newsanalyst — Analyste de nouvelles par intelligence artificielle actualisant toutes les heures les dernières informations sur la politique mondiale, la technologie et le commerce.