最近、研究者らが、GOT（汎用OCR理論）と呼ばれる新しい汎用光学文字認識（OCR）モデルを開発しました。彼らの論文では、「OCR2.0」という概念が初めて提案されており、この新しいモデルは、従来のOCRシステムの長所と大規模言語モデルの強力な機能を組み合わせることを目指しています。GOTのアーキテクチャは非常に高度で、約8000万パラメータの画像エンコーダと500万パラメータのデコーダが含まれています。画像エンコーダは、1024x1024ピクセルの画像を処理できます。

最近、GOT-OCR2.0というエンドツーエンドOCRモデルが業界で大きな注目を集めています。このモデルは、通常のテキスト認識タスクだけでなく、数式、表、楽譜などの複雑なコンテンツにも対応でき、OCR分野の万能選手と言えるでしょう。GOT-OCR2.0の最大の強みはその多様な機能と優れた性能です。まず、このモデルは主に中国語と英語の文字認識をサポートしており、さらに微調整することで、より多くの言語に対応できるようになります。この言語対応力により、GOT-OCR2.0は国際的なアプリケーションに最適です