PP-DocBee

PP-DocBee – 百度飞桨推出的文档图像理解多模态大模型

PP-DocBee是由百度飞桨（PaddlePaddle）团队开发的一款专注于文档图像理解的多模态大模型。该模型基于ViT、MLP和LLM的架构，具备卓越的中文文档解析能力，能够高效处理文字、表格和图表等多种文档内容。PP-DocBee在学术界的权威评测中达到了同参数量模型的SOTA水平，并在内部业务的中文应用场景中表现出色。其推理性能经过优化，确保了快速的响应速度与高质量的输出。PP-DocBee适用于文档问答、复杂文档解析等多种场景，并支持多种部署方式，为文档处理提供了高效和智能的解决方案。

PP-DocBee是什么

PP-DocBee是百度飞桨（PaddlePaddle）团队推出的一款专注于文档图像理解的多模态大模型。该模型采用ViT、MLP和LLM的架构，展现了强大的中文文档解析能力，能够高效处理文字、表格、图表等多种类型的文档内容。PP-DocBee在学术界的权威评测中达到了同参数量模型的最优水平，并在内部业务的中文场景表现尤为优异。经过优化的推理性能使得响应速度更快，能够保持高质量的输出。PP-DocBee适用于文档问答和复杂文档解析等场景，支持多种部署方式，提供高效、智能的文档处理解决方案。

PP-DocBee的主要功能

• 文档内容理解：PP-DocBee能够精准识别和理解文档图像中的文字、表格、图表等元素，支持多模态输入，包括文本和图像。
• 文档问答：用户可以根据文档内容提出问题，PP-DocBee能够结合文档中的信息生成准确的回答。
• 结构化信息提取：将文档中的信息（如表格、图表）转化为结构化数据，便于后续的分析和处理。

PP-DocBee的技术原理

• 架构设计：基于ViT（视觉Transformer）、MLP（多层感知机）和LLM（大语言模型）的架构，结合视觉和语言模型的优势，实现端到端的文档理解。
• 数据合成与预处理：针对中文文档理解的不足，设计了文档类数据的智能生产方案，包括OCR小模型与LLM大模型的结合、基于渲染引擎生成图像数据等。训练过程中设置更大的resize阈值，推理时对图像进行等比例放大，以获取更全面的视觉特征。
• 训练优化：通过混合多种文档理解数据（如通用VQA、OCR、图表、数学推理等），设置数据配比机制，以平衡不同数据集的数量差异。基于OCR后处理的辅助，将OCR识别的文字结果作为先验信息，提升模型在文字清晰图片上的理解能力。

PP-DocBee的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop/deploy/ppdocbee
• 在线体验Demo：https://aistudio.baidu.com/application/detail/60135

PP-DocBee的应用场景

• 财务领域：解析财务报表、发票等文档，提取关键信息，辅助财务分析和审计工作。
• 法律领域：处理合同、法规等文档，迅速定位条款，支持法律合规审查。
• 学术领域：提取论文中的文字和图表信息，辅助文献检索和研究分析。
• 企业文档管理：提取和结构化内部文档内容，优化文档检索和管理流程。
• 教育领域：解析教材和试卷，支持教学资源开发和个性化学习。