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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。本文研究了使用纯文本LLMs进行特定文档任务的可能性,并通过布局增强的实验验证了其有效性。结果显示,通过布局增强,纯文本LLMs在文档理解方面的性能提高了15%。选择最佳模型时应考虑这种方法。

SynthDoc: 用于视觉文档理解的双语文档合成

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-27T00:00:00Z

最近研究发现,纯文本语言模型在特定文档任务中具有强大的泛化能力。通过布局增强,纯文本语言模型在文档理解方面的性能提高了15%。选择最佳模型时应考虑这种方法。

LayoutLLM:利用大型语言模型对版面指令进行调优以提高文档理解能力

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-08T00:00:00Z

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。

LAPDoc:文档的布局感知提示

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-15T00:00:00Z
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