Напомним, что на днях компания Baidu выпустила новый проект OCR-модели. Unlimited - OCR。Этот проект определяется как «One-shot Long-horizon parsing (однократный анализ длинного горизонта)Цель заключается в том, чтобы преодолеть узкие места производительности традиционного OCR при обработке длинных документов, позволяя моделям понимать содержимое десятков страниц и даже более длинных документов последовательно, как это делает человек.Код проекта, вес модели и технические отчеты были опубликованы.
Адрес проекта:GitHub - baidu / Unlimited-OCR
Ограничения традиционного OCR: обработка длинных документов всегда была проблемой.
Технология OCR (Optical Character Recognition, оптическое распознавание символов) широко используется для:
- Оцифровка PDF-документа
- Управление корпоративными архивами
- Идентификация счетов и контрактов
- Анализ документов
- Извлечение таблицы
- Интеллектуальная база знаний
Обычно традиционные системы OCR используютОбработка на уровне страницы» Способ:
- Разделение файла PDF на одностраничные изображения;
- проверка текста на каждой странице;
- распознавать содержание текста;
- Вручную или в программе соединяются результаты.
При таком подходе возникают очевидные проблемы при работе с десятками, сотнями страниц документа:
- потеря контекста между страницами;
- Структура таблицы легко разрушается;
- уменьшение скорости создания длинных текстов;
- Загрузка графической памяти увеличивается с увеличением длины вывода.
В частности, в системах OCR, основанных на больших языковых моделях (LLM), по мере увеличения длины генерируемого текста кэш KV (кэш ключевых значений) постоянно растет, что приводит к снижению скорости рассуждения и увеличению нагрузки на память. Unlimited-OCR предлагает новое решение для этой проблемы.
Что такое Unlimited OCR?
Unlimited-OCR - это комплексная система OCR, основанная на модели визуального языка (Vision-Language Model).
Он не просто «распознает текст на изображении», а стремится:
Импорт всего документа → Однократное понимание модели → Экспорт полного структурированного содержания
По сравнению с традиционным OCR, он ближе к «пониманию чтения».
Он поддерживает:
- Фотографии OCR
- Анализ многостраничного документа
- Обработка документов PDF
- Формы понимания
- Анализ компоновки документов
- последовательное создание длинного текста
Официально оно определяется как:
Добро пожаловать в эру одновыстрельного анализа длинных горизонтов.
Наступает «эра одноразового анализа длинных расстояний».
Технология сдвижного ссылочного окна (Reference Sliding Window Attention, R-SWA)
Наибольшим техническим новшеством Unlimited-OCR является введение нового механизма внимания:
Сдвижное окно (R-SWA)
Традиционный Transformer при создании растущего текста:
输入内容
↓
生成第1个Token
↓
生成第2个Token
↓
……
↓
生成第N个Token
Каждый новый токен создается, нужно обращать внимание на все предыдущие токены.
По мере увеличения текста:
- KV Cache становится все более крупным;
- - рассуждения становятся все медленнее;
- Расход памяти продолжает расти.
R-SWA для Unlimited-OCR оптимизирован:
- сохранять визуальный вход в качестве долгосрочной справочной информации;
- с помощью скользящего окна для обработки уже сформированного текста;
- Управление длиной кэша в КВ для сохранения стабильной.
Проще понять:
Традиционные модели:
«Каждое слово, которое я пишу, напоминает всю статью».
Unlimited-OCR:
«Сохранить ключевые визуальные воспоминания и сосредоточиться только на текущем контексте».
Такая конструкция позволяет модели работать с более длинными документами без значительного снижения эффективности при увеличении объема вывода.
Масштаб и характеристики модели
Масштаб параметров модели Unlimited-OCR составляет около 3 миллиарда параметров (3B)Использование модели визуального языка.Файлы моделей выпускаются в открытом исходном виде и используются под лицензией MIT для удобства исследований и коммерческого применения.
К числу его основных характеристик относятся:
1.Раскрытие длинных документов один раз
Основные возможности Unlimited-OCR:
- Процесс обработки нескольких десятков страниц документов за один раз;
- избежать традиционных процессов OCR-странизации;
- Сохранение конфиденциальности длинных документов.
В техническом отчете отмечается, что этот метод может анализировать десятки страниц документов при стандартных ограничениях длины, при этом сохраняя стабильный кэш KV. (arXiv)
2.Улучшение понимания структуры документа
Обычные OCR:
图片
↓
文字
Unlimited-OCR:
图片
↓
文字 + 布局 + 表格 + 语义关系
↓
结构化输出
Например:
Ввод:
年度财务报告 PDF
Выход можно понять:
- Иерархия заголовка
- Отношения таблицы
- Структура пунктов
- ассоциация номера страниц
Это очень важно для корпоративной базы знаний, системы RAG.
3.Экоподдержка с открытым исходным кодом
Unlimited-OCR поддерживает несколько режимов работы:
- Трансформаторы лица
- VLLM рассуждения
- Развертывание сервисов SGLang
- Платформа моделирования ModelScope
Официальный README предлагает методы загрузки на основе Transformers, например:
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
"image-text-to-text",
model="baidu/Unlimited-OCR",
trust_remote_code=True
)
Unlimited-OCR и традиционный OCR
| Проект | Традиционные OCR | Unlimited - OCR |
|---|---|---|
| Способы ввода | Одностраничная фотография | Длинный документ |
| Способы обработки | Разделение страниц | Один раз анализ. |
| Контекст | Уровень страницы | Уровень документа |
| Формы понимания | более слабые | Более сильный |
| Создание длинного текста | Чем длиннее медленнее | КВ кэш стабильность |
| Технический маршрут | ОКР Pipeline | Модель визуального языка |
| Подходит для сцены | Простой извлечение текста | Понимание корпоративной документации |
VI. Сценарии применения
1.Создание корпоративной базы знаний
Как правило, предприятия имеют большое количество:
- Контракты
- Систематический документ
- Руководство по продукции
- Техническая информация
Unlimited-OCR может помочь:
PDF → Markdown → Векторная база данных → ИИ Вопросы и ответы
Становить важным входом в корпоративные системы RAG.
2.Анализ академических работ
Каждый день ученым нужно читать:
- Документ PDF
- Отчет о экспериментах
- Таблицы данных
Unlimited-OCR может сократить:
- копирование вручную;
- Формирование таблицы;
- Преобразование документации.
3.Финансовая и юридическая сфера
Финансовые и юридические документы обычно:
- большое количество страниц;
- сложность формата;
- Таблицы интенсивные.
ОКР для длинных документов может значительно улучшиться:
- ревизия контрактов;
- - анализ рисков;
- Подготовка материалов по делам.
4.Умный офисный помощник
Будущий офис может:
Загрузка:
100页项目报告.pdf
Затем спросили:
总结第三季度风险
ИИ может ответить на основе полного документа, а не читать только одну страницу.
VII. Установка и опыт использования
Официально предлагается метод рассуждений на основе Python.
Основная среда:
- Python
- PyTorch
- Трансформаторы
- Окружающая среда GPU NVIDIA
Пример:
git clone https://github.com/baidu/Unlimited-OCR.git
cd Unlimited-OCR
pip install -r requirements.txt
Затем загрузить модель:
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained(
"baidu/Unlimited-OCR",
trust_remote_code=True,
device_map="auto"
)
VIII. Значение будущего: ОКР переходит от «грамотности» к «пониманию»
Предыдущие цели ОКР:
"Раззнайте текст на картинке".
Будущие цели ОКР:
«Понимание информации, выраженной во всем документе».
Unlimited-OCR представляет собой тенденцию:
OCR + большая языковая модель + понимание документов
Они становятся основой для интеллектуального офиса следующего поколения, управления знаниями и агентов ИИ.
Традиционный OCR - это «мозг сканера».
Unlimited-OCR больше похож на:
Эксперт по ИИ-документации, способный читать, понимать и организовывать данные.
С развитием длинных контекстуальных моделей ИИ в будущем может стать стандартной способностью обрабатывать десятки, сотни страниц и даже полные наборы корпоративной информации.
Резюме
Baidu Unlimited-OCR с помощью инновационного механизма внимания R-SWA решает давние узкие места эффективности в OCR длинных документов, реализуя «одноразовый анализ на длинную дистанцию».
Ее важное значение не только повышает точность распознавания текста, но и продвигает OCR от:
Инструменты распознавания текста → Агент для понимания документов
Это преобразования.
Для агентов ИИ, баз корпоративных знаний, интеллектуального офиса и автоматизированной обработки документов Unlimited-OCR может стать важным проектом с открытым исходным кодом на уровне инфраструктуры в будущем.