Cryptocurrency news

DeepSeek представил технологию сжатия текста для ИИ

Forklog / 21.10.2025 / 12:07
DeepSeek представил технологию сжатия текста для ИИ

Китайский ИИ-стартап DeepSeek представил новый мультимодальный ИИ, способный обрабатывать большие и сложные документы с задействованием значительно меньшего количества токенов.

DeepSeek-OCR применяет визуальное восприятие как средство сжатия информации.

Система стала результатом исследования «роли визуальных энкодеров» для сжатия текста в больших языковых моделях (LLM). Благодаря такому подходу нейросети способны обрабатывать огромные объемы информации без пропорционального роста затрат на вычисления.

«С помощью DeepSeek-OCR мы продемонстрировали, что сжатие текста через визуальные представления позволяет сократить количество токенов в 7–20 раз на разных стадиях контекста. Это открывает перспективное направление для решения проблемы длинной истории в LLM», — заявили в компании.

DeepSeek-OCR состоит из двух основных компонентов:

DeepEncoder — кодировщик;DeepSeek3B-MoE-A570M — декодер.

Первый служит основным вычислительным ядром модели. Он сохраняет низкую активность в ходе обработки изображений высокого разрешения, одновременно достигая существенного уровня сжатия. Это позволяет сократить количество токенов.

Декодер — модель Mixture-of-Experts с 570 млн параметров — отвечает за восстановление исходного текста. Архитектура делит нейросеть на несколько независимых подсетей — «экспертов», каждый из которых специализируется на своей части входных данных. Вместе они решают общую задачу.

DeepSeek-OCR способна анализировать сложно структурированный визуальный контент, таблицы, формулы и геометрические схемы. По словам компании, это делает модель особенно полезной для применения в финансовой сфере и научных исследованиях.

Она отметила, что DeepSeek-OCR достигала 97% точности декодирования. При коэффициенте 20х модель сохраняла около 60%. Это подчеркивает ее способность не терять информацию даже при экстремальном уровне сжатия.

На OmniDocBench — эталонном тесте для оценки понимания разнообразных документов — DeepSeek-OCR превзошла ведущие модели оптического распознавания текста вроде GOT-OCR 2.0 и MinerU 2.0. При этом она использовала значительно меньше токенов.

Напомним, в августе стартап обновил свою флагманскую ИИ-модель V3.

Source
Recently News

© Token Radar 2024. All Rights Reserved.
IMPORTANT DISCLAIMER: All content provided herein our website, hyperlinked sites, associated applications, forums, blogs, social media accounts and other platforms (“Site”) is for your general information only, procured from third party sources. We make no warranties of any kind in relation to our content, including but not limited to accuracy and updatedness. No part of the content that we provide constitutes financial advice, legal advice or any other form of advice meant for your specific reliance for any purpose. Any use or reliance on our content is solely at your own risk and discretion. You should conduct your own research, review, analyse and verify our content before relying on them. Trading is a highly risky activity that can lead to major losses, please therefore consult your financial advisor before making any decision. No content on our Site is meant to be a solicitation or offer.