新京報貝殼財經(jīng)訊（記者羅亦丹）北京時間10月20日，DeepSeek（深度求索）在開源社區(qū)Hugging Face上發(fā)布了新模型DeepSeek-OCR。據(jù)了解，OCR（Optical Character Recognition，文字識別）模型是一種用來從圖像中提取文本的技術(shù)。

DeepSeek還上傳了與該模型相關(guān)的論文，在論文中，DeepSeek-OCR被描述為是“一項關(guān)于通過光學(xué)二維映射來壓縮長上下文可行性的初步研究?！睂嶒灡砻?，當(dāng)文本標(biāo)記數(shù)量在視覺標(biāo)記數(shù)量的10倍以內(nèi)時（即壓縮比 < 10倍），該模型可以達(dá)到97%的解碼（OCR）精度。即使在20倍的壓縮比下，OCR 準(zhǔn)確率仍能保持在約60%的水平。這對于長上下文壓縮、大語言模型中的記憶遺忘機制等研究領(lǐng)域展現(xiàn)了相當(dāng)大的潛力。

編輯 岳彩周

校對 柳寶慶