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。

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。

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。

VLIS是一个新的框架，结合了视觉语言模型和纯文本语言模型，通过提取图像和文本之间的互信息来提升视觉语言模型的性能。VLIS代表了多模态语言生成的新方向。