DeepSeek OCR

Предоставленный текст содержит только навигационное меню и элементы интерфейса GitHub, но не содержит самого содержимого статьи о DeepSeek-OCR. Без основного текста статьи невозможно создать точный пересказ её содержания.

Для создания качественного саммари мне нужен сам текст статьи, описание проекта DeepSeek-OCR, его особенности, технические детали или результаты, которые он демонстрирует. Пожалуйста, предоставьте основное содержимое репозитория или статьи, и я подготовлю ёмкий пересказ в соответствии с вашими требованиями.

Комментарии (226)

DeepSeek-OCR представляет собой исследование границ визуального сжатия текста, достигая почти безпотерянного восстановления текста при 97% точности, что делает его полезным для создания обучающих данных для LLM.
Модель демонстрирует высокую точность на OmniAI бенчмарке, но при этом остается неясным, как она справляется с более сложными задачами, такими как распознование сложных таблиц и многостраничных документов.
Несмотря на то, что DeepSeek-OCR является open-source и MIT лицензированным, отсутствие коммерческого продукта подчеркивает пробел в экосистеме OCR, что может быть связано с тем, что модель не была обучена на полностью лицензионых данных.
Сообщество отмечает, что несмотря на то, что модель может быть использована для создания обучающих данных для LLM, она не может быть использована в продакшене, потому что она не была обучена на лицензионных данных.
Некоторые участники обсуждения отмечают, что модель может быть использована для извлечения текста из старых журналов и книг, но при этом остается неясным, насколько она справляется с распознованием сложных многостраничных документов и таблиц.