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多模态文档大模型mPLUG-DocOwl
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名称 | 相关 | 涨跌幅 |
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名称 | 相关 | 净流入(万) |
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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-D9c9wl/UReader:无参数的形状适应的切图模块，EMNLP2023文档相关的任务形式很多样，包括信息抽取，问答和自然语言推理等，涉及文字识别和语义理解等不同层次；
2023.7mPLUG-DocOwl/UReader：多任务联合学习，EMNLP2023文档图片在结构布局方面十分复杂多样化，其对于文档语义理解十分关键：2024.3mPLUG-DocQwl1.5：统一的结构学习
作为文档图片的一类，Chart问答更考验模型的多步推理和数学计算的能力；2024.4TinyChart-3B：通过Program-of-Thought解决Chart领域多步推理和数学计算问题
特殊场景（例如论文理解）下，文档图片的理解需要外部知识的支持2023.12mPLUG-PaperQwL：基于上下文的论文图表分析，MM2024
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