mPLUG-DocOwl 1.5：阿里&中国人民大学推出的一款OCR-free文档理解模型

mPLUG-DocOwl 1.5简介

mPLUG-DocOwl 1.5是由阿里巴巴集团与中国人民大学联合开发的一款先进的OCR-free文档理解模型。该模型通过统一结构学习，能够在无需光学字符识别的情况下，理解和解析文档、表格、图表等文本丰富图像的内容。它采用了创新的H-Reducer视觉-文本模块来高效编码图像中的文字和结构信息，显著提升了多模态大型语言模型在视觉文档理解任务中的性能。DocOwl 1.5在多个视觉文档理解基准测试中达到了业界领先的水平，展现了其在自动化文档分析领域的强大潜力。

mPLUG-DocOwl 1.5主要功能

1. 结构感知解析： mPLUG-DocOwl 1.5能够识别和解析文档、网页、表格和图表中的结构化信息，如文本的布局和组织方式。
2. 多模态学习： 融合视觉和语言模型，使模型能够理解图像内容和相关联的文本信息。
3. 无需OCR的文本理解： 模型能够在没有传统光学字符识别（OCR）技术辅助的情况下，直接从图像中理解文本内容。
4. 多粒度文本定位： 支持从单词、短语、行到整个文本块等不同粒度的文本定位和识别。
5. 跨领域应用： 模型支持文档、网页、表格、图表和自然图像等不同领域的文本丰富图像理解任务。
6. 高性能基准测试： 在多个视觉文档理解基准测试中实现了领先的性能，证明了其强大的理解和解析能力。

mPLUG-DocOwl 1.5技术原理

1. 统一结构学习（Unified Structure Learning）： 通过设计结构感知解析任务和多粒度文本定位任务，模型能够跨多个领域学习文本的结构信息。
2. H-Reducer视觉-文本模块： 使用卷积层来合并水平相邻的视觉特征，以减少视觉特征的长度，同时保持布局信息，使大型语言模型能够更高效地处理高分辨率图像。
3. 两阶段训练框架： 首先进行统一结构学习，然后进行多任务调优，以提升模型在下游任务中的性能。
4. DocStruct4M训练集： 构建了一个包含结构感知文本序列和多粒度文本与边界框对的综合训练集，以支持统一结构学习。
5. 模态适应模块（Modality-Adaptive Module, MAM）： 在大型语言模型中使用MAM来更好地区分视觉和文本输入，提高模型对视觉特征和文本特征的关联能力。
6. 特殊的文本标记： 为了表示多个裁剪图像的相对位置，使用特殊的文本标记而不是额外的参数嵌入，简化了模型设计并提高了对位置信息的理解。

mPLUG-DocOwl 1.5应用场景

1. 自动化文档处理： mPLUG-DocOwl 1.5可以用于自动化读取和理解扫描的文档或PDF文件，提取关键信息，减少人工干预。
2. 智能搜索引擎： 模型能够解析网页内容，提供基于网页结构和文本信息的精准搜索结果，提升搜索体验。
3. 数据分析和报告生成： 在处理包含丰富图表和表格的财务报告或市场研究文档时，模型可以自动识别和分析数据，生成摘要报告。
4. 教育和学术研究： 用于解析学术论文、课程资料等，自动提取关键概念和结构化信息，辅助学习和研究。
5. 客户服务和支持： 在客户服务领域，模型可以解析用户上传的票据或表格，自动提取和处理客户请求，提高服务效率。
6. 医疗记录管理： 在医疗领域，模型能够帮助解析和理解病人的医疗记录、处方和检验报告，辅助医生快速获取患者信息。

mPLUG-DocOwl 1.5项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/X-PLUG/mPLUG-DocOwl/tree/main/DocOwl1.5
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2403.12895