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Grab如何构建视觉大语言模型以扫描图像
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
Grab团队开发了一种轻量级视觉大语言模型（Vision LLM），旨在提升东南亚语言的文档处理能力。通过合成数据和自动标注框架Documint，优化了OCR和关键信息提取的准确性，最终模型在准确性和延迟方面表现优异，展示了专用模型在文档处理中的潜力。
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关键要点
- Grab团队开发了一种轻量级视觉大语言模型（Vision LLM），旨在提升东南亚语言的文档处理能力。
- 传统的光学字符识别（OCR）系统在处理多样化文档模板时面临重大挑战。
- Grab选择了Qwen2-VL 2B作为基础多模态LLM，因其适合的模型大小和对东南亚语言的良好支持。
- Grab开发了两种生成训练数据的方法：合成OCR数据集和Documint自动标注框架。
- 模型开发分为三个阶段：LoRA微调、全参数微调和从头构建1B模型。
- 最终的1B模型在准确性和延迟方面表现优异，处理速度比2B模型快48%。
- 全参数微调在处理非拉丁文档时优于LoRA，轻量级模型也能取得接近最先进的结果。
- 数据质量和模型架构设计对最终模型的成功至关重要，动态分辨率支持显著提升OCR能力。
- Grab的项目展示了专用视觉LLM可以有效替代传统OCR管道，提升文档处理的速度和准确性。
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