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DeepSeek-OCR

DeepSeek-OCR – DeepSeek團隊開源的視覺語言模型

DeepSeek-OCR，這款由 DeepSeek 團隊匠心打造的視覺語言模型，正以其獨特的“光學壓縮”技術，革新長文本內容的處理方式。它巧妙地將 DeepEncoder 編碼器與 DeepSeek3B-MoE 解碼器融為一體，在保證高分辨率輸入的同時，大幅削減了激活內存的消耗和視覺標記的數量，從而實現了卓越的效率。

DeepSeek-OCR 是什么？

DeepSeek-OCR 是 DeepSeek 團隊推出的一款前沿視覺語言模型，其核心優勢在于運用光學壓縮技術，高效地處理海量文本。該模型由 DeepEncoder 編碼器和 DeepSeek3B-MoE 解碼器協同工作，能夠在維持高精度圖像輸入的同時，顯著降低內存占用和視覺標記數量。令人矚目的是，DeepSeek-OCR 在 10 倍壓縮率下仍能保持高達 97% 的光學字符識別（OCR）準確率，即便在 20 倍壓縮率的嚴苛條件下，其準確率也能維持在 60% 以上。它不僅支持多分辨率模式，還能勝任多語言文檔的處理，并能深度解析圖表、化學公式等復雜內容，為大規模文檔處理提供了高效且強大的解決方案。

DeepSeek-OCR 的核心功能

圖像文本高效壓縮：通過視覺模態對冗長文本進行高效壓縮，可實現 7 至 20 倍的驚人壓縮比。
多語種 OCR 能力：支持識別近百種不同語言的文檔，涵蓋中文、英文、文、僧伽羅文等多種語系。
深層內容解析：具備解析圖表、化學公式、幾何圖形等復雜視覺內容的能力。
多元輸出格式：提供兩種輸出模式：一種是保留原始布局的 Markdown 格式，另一種是純文本的 OCR 格式。

DeepSeek-OCR 的技術精髓

核心架構：DeepSeek-OCR 的設計核心由兩大組件構成：
- DeepEncoder：專責將輸入的圖像（即文檔）轉換為視覺令牌。
- DeepSeek-3B-MoE-A570M：充當解碼器，負責將這些視覺令牌還原為可讀文本。
DeepEncoder 詳解：DeepEncoder 作為 DeepSeek-OCR 的關鍵組成部分，其設計目標是在處理高分辨率輸入時，最大程度地降低激活內存并實現高壓縮比。其內部結構包含：
- 雙塔式結構：
  - SAM-base (80M)：采用窗口注意力機制，擅長捕捉局部特征，在高分辨率輸入下能有效控制內存消耗。
  - CLIP-large (300M)：利用全局注意力機制，旨在提取整體語義信息。由于輸入經過預壓縮，全局注意力部分的內存開銷得以有效管理。
- 16 倍卷積壓縮層：在 SAM 和 CLIP 之間，DeepEncoder 巧妙地引入了一個 16 倍的卷積壓縮模塊。該模塊通過兩層卷積（每層步長為 2）將視覺令牌的數量從 4096 大幅削減至 256。此設計在不犧牲關鍵信息的前提下，顯著減少了視覺令牌數量，進而降低了內存占用。
- 多分辨率支持：DeepEncoder 能夠靈活適應多種分辨率模式，包括 Tiny、Small、Base、Large 以及 Gundam 等。每種模式對應不同的輸入分辨率和生成的視覺令牌數量。例如：
  - Tiny：處理 512×512 分辨率的圖像，生成 64 個視覺令牌。
  - Small：處理 640×640 分辨率的圖像，生成 100 個視覺令牌。
  - Base：處理 1024×1024 分辨率的圖像，生成 256 個視覺令牌。
  - Large：處理 1280×1280 分辨率的圖像，生成 400 個視覺令牌。
  - Gundam：具備動態分辨率處理能力，支持更高分辨率的輸入，通過分塊處理進一步優化激活內存使用。
解碼器：DeepSeek-3B-MoE-A570M：此解碼器基于 DeepSeek-3B-MoE 架構，擁有 570M 的激活參數。它的主要職責是將經過壓縮的視覺令牌解碼為可讀文本。通過非線性映射，解碼器將視覺令牌轉換為文本表示。具體而言，其功能可表示為： fdec?:Rn×dlatent?→RN×dtext?，其中 n 代表視覺令牌的數量，N 為文本令牌的數量，而 dlatent? 和 dtext? 則分別表示視覺令牌和文本令牌的維度。