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LAPDoc：文档的布局感知提示
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近，研究发现纯文本语言模型（LLMs）在许多领域和任务中具有强大的泛化能力。本文研究了使用纯文本 LLMs 进行特定于文档任务的可能性，并通过布局增强的方式提高了性能。实验证明，通过布局增强，纯文本 LLMs 在文档理解方面的性能可以提高多达15%。在选择最佳模型时，应考虑这种方法。
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关键要点
- 最近研究发现纯文本语言模型（LLMs）在多个领域和任务中具有强大的泛化能力。
- 本文探讨了使用纯文本 LLMs 进行特定于文档任务的可能性，并通过布局增强提高性能。
- 实验表明，通过布局增强，纯文本 LLMs 在文档理解方面的性能可提高多达15%。
- 研究了插入修改和基于规则的方法，以增强纯文本 LLM 提示与布局信息的结合。
- 实验比较了商用 ChatGPT 模型和开源 LLM Solar 的效果，均显示出性能改进。
- 分析了有噪音的 OCR 和布局错误对 LLMs 的影响，以及其在利用文档布局方面的局限性。
- 在选择最佳模型时，应考虑布局增强的方法，比较纯文本 LLM 和多模态文档转换器。
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