金陵十三钗

DeepSeek又发新模型，小而美玩出新高度_我的网站

一 |     就在刚刚，DeepSeek开源了一个3B模型DeepSeek-OCR。    　　中新社北京8月21日电 (记者 刘亮)中国国家市场监管总局质量发展局副局长张蕾蕾21日介绍，截至今年6月，质量强链专项行动累计实施质量攻关重点项目2060个，成功解决产业链质量堵点卡点问题15万个。

二 | 虽然体量不大，但模型思路创新的力度着实不小。                   众所周知，当前所有LLM处理长文本时都面临一个绕不开的困境：计算复杂度是平方级增长的。　　国家市场监管总局当天在北京召开新闻发布会。记者从会上获悉，2024年质量强链专项启动以来，市场监管部门聚焦新能源汽车、高端科研仪器等大国重器焦点领域，统筹实施质量强链十大标志性项目，完成289项攻关任务，取得一批重大标志性成果。　　张蕾蕾举例介绍，中国产业链质量瓶颈加快突破，电动汽车超充项目以国家标准统一超充认证规则，打通充电不兼容、通信不交互堵点；工业机器人项目精准识别幻觉控制，360公斤级重载机器人精度实现2倍提升。　　关键仪器装置加速落地。张蕾蕾介绍，中国成功研制质谱仪、电子显微镜、激光干涉仪等5个领域高端科研仪器新型计量测评装置，达到国际先进水平。序列越长，算力烧得越狠。创新成果加快推广应用，动力电池项目实现对73万辆新能源汽车实时监测；汽车芯片项目完成了25款关键芯片的认证审查，支撑2000万片芯片规模化上车应用。                             于是，DeepSeek团队想到了一个好办法。既然一张图能包含大量文字信息，而且用的Token还少，那不如直接把文本转成图像？这就是所谓的“光学压缩”——用视觉模态来给文本信息“瘦身”。                   而OCR正好天然适合验证这个思路，因为它本身就是在做“视觉→文本”的转换，而且效果还能量化评估。                             论文显示，DeepSeek-OCR的压缩率能达到10倍，OCR准确率还能保持在97%以上。                   啥意思呢？就是说，原本需要1000个文本Token才能表达的内容，现在只用100个视觉Token就搞定了。

三 | 即使压缩率拉到20倍，准确率也还有60%左右，整体效果相当能打。

四 |                    OmniDocBench基准测试结果显示：                    只用100个视觉Token，就超过了GOT-OCR2.0（每页256个Token）的表现；          用不到800个视觉Token，干翻了MinerU2.0（平均每页超过6000个Token）。                        在实际生产中，一块A100-40G显卡就能每天生成超过20万页的LLM/VLM训练数据。　　氢能是当前产业界关注的焦点。

五 | 此前市场监管部门启动质量强链专项时设立“氢燃料电池及氢储运装备质量提升”项目，目前也取得一系列关键突破，其中一个重要进展即推动氢能装备国产化。20个节点（160块A100）直接飙到每天3300万页。　　据国家市场监管总局特种设备安全监察局副局长周亮在会上介绍，上述项目研制的机车车辆燃料电池领域核心国际标准已应用于中国大功率氢能机车的研制和生产；中船派瑞氢能、华电科工等多家企业按照电解槽系列标准制造的大型制氢装备，推动国产化装备迭代升级，成本下降超30%、可靠性提升10%以上。                             DeepSeek-OCR由两个核心组件组成：                    DeepEncoder（编码器）：负责图像特征提取和压缩；          DeepSeek3B-MoE（解码器）：负责从压缩后的视觉Token中重建文本。

六 |                         让我们来重点说说DeepEncoder这个引擎。                   它的架构很巧妙，通过把SAM-base（8000万参数）和CLIP-large（3亿参数）串联起来，前者负责“窗口注意力”提取视觉特征，后者负责“全局注意力”理解整体信息。

七 |                    中间还加了个16×卷积压缩器，在进入全局注意力层之前把Token数量大幅砍掉。

八 |                    举例而言，一张1024×1024的图像，会被切成4096个patch token。但经过压缩器处理后，进入全局注意力层的Token数量会大幅减少。                   这样的好处是，既保证了处理高分辨率输入的能力，又控制住了激活内存的开销。                   而且DeepEncoder还支持多分辨率输入，从512×512的Tiny模式（64个Token）到1280×1280的Large模式（400个Token），一个模型全搞定。                   目前开源版本支持的模式包括原生分辨率的Tiny、Small、Base、Large四档，还有动态分辨率的Gundam模式，灵活性拉满。                             解码器用的是DeepSeek-3B-MoE架构。

九 |                    别看只有3B参数，但采用了MoE（混合专家）设计——64个专家中激活6个，再加2个共享专家，实际激活参数约5.7亿。这也让模型既有30亿参数模型的表达能力，又保持了5亿参数模型的推理效率。

十 |                    解码器的任务就是从压缩后的视觉Token中重建出原始文本，这个过程可以通过OCR风格的训练被紧凑型语言模型有效学习。                   数据方面，DeepSeek团队也是下了血本。                   从互联网收集了3000万页多语言PDF数据，涵盖约100种语言，其中中英文占2500万页。                   数据分两类：粗标注直接用fitz从PDF提取，主要训练少数语言的识别能力；精标注用PP-DocLayout、MinerU、GOT-OCR2.0等模型生成，包含检测与识别交织的高质量数据。                   对于少数语言，团队还搞了个“模型飞轮”机制——先用有跨语言泛化能力的版面分析模型做检测，再用fitz生成的数据训练GOT-OCR2.0，然后用训练好的模型反过来标注更多数据，循环往复最终生成了60万条样本。                   此外还有300万条Word文档数据，主要提升公式识别和HTML表格解析能力。                   场景OCR方面，从LAION和Wukong数据集收集图像，用PaddleOCR标注，中英文各1000万条样本。

十一 |                              DeepSeek-OCR不仅能识别文字，还具备“深度解析”能力，只需一个统一的提示词，就能对各种复杂图像进行结构化提取：                    图表：金融研究报告中的图表可以直接提取为结构化数据；          化学结构式：识别并转换为SMILES格式；          几何图形：对平面几何图形进行复制和结构化解析；          自然图像：生成密集描述（dense captions）。                        这在STEM领域的应用潜力巨大，尤其是化学、物理、数学等需要处理大量符号和图形的场景。                   第一作者Haoran Wei此前曾供职于阶跃星辰，期间发布并开源了GOT-OCR2.0系统                    值得注意的是，DeepSeek团队在论文里还提出了一个脑洞大开的想法——用光学压缩模拟人类的遗忘机制。

十二 |                    人类的记忆会随时间衰退，越久远的事情记得越模糊。DeepSeek团队想，那能不能让AI也这样？于是，他们的方案是：                    1. 把超过第k轮的历史对话内容渲染成图像；          2. 初步压缩，实现约10倍的Token减少；          3. 对于更久远的上下文，继续缩小图像尺寸；          4. 随着图像越来越小，内容也越来越模糊，最终达到“文本遗忘”的效果。

十三 |                    这就很像人类记忆的衰退曲线，近期信息保持高保真度，久远记忆自然淡化。                   虽然这还是个早期研究方向，但如果真能实现，对于处理超长上下文将是个巨大突破——近期上下文保持高分辨率，历史上下文占用更少计算资源，理论上可以支撑“无限上下文”。                             简言之，DeepSeek-OCR表面上是个OCR模型，但实际上是在探索一个更宏大的命题：能否用视觉模态作为LLM文本信息处理的高效压缩媒介？                    初步答案是肯定的，7—20倍的Token压缩能力已经展现出来了。                   当然，团队也承认这只是个开始。单纯的OCR还不足以完全验证“上下文光学压缩”，后续还计划开展数字–光学文本交替预训练、“大海捞针”式测试，以及其他系统性评估。                   不过不管怎么说，这在VLM和LLM的进化路上，又多了一条新赛道。

十四 |                    去年这个时候，大家还在卷怎么让模型“记得更多”。今年DeepSeek直接反其道行之，不如让模型学会“忘掉一些”。                   确然，AI的进化，有时候不是做加法，而是做减法。小而美，也能玩出大花样，DeepSeek-OCR这个3B小模型就是最好的证明。                   GitHub主页：http://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR          论文地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek\_OCR\_paper.pdf          模型下载：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR                    本文来自微信公众号：APPSO （ID：appsolution）。

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Published on:20:07:17