摩根大通发布了DocLLM,一款专为多模态文档理解设计的生成式语言模型,通过轻量级扩展LLM,避免昂贵的图像编码器,以提高文档分析效能。
然而,获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此,如果缺乏足够的平行数据,DeWave方法的性能可能会受到限制。
看起来各有所得,但其实格力和孟羽童都遭到了不少争议。
更重要的是,它的作用只是预警,并不是预测。
**划重点:**
摩根大通发布了DocLLM,一款专为多模态文档理解设计的生成式语言模型,通过轻量级扩展LLM,避免昂贵的图像编码器,以提高文档分析效能。
然而,获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此,如果缺乏足够的平行数据,DeWave方法的性能可能会受到限制。
看起来各有所得,但其实格力和孟羽童都遭到了不少争议。
更重要的是,它的作用只是预警,并不是预测。
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