Hola a todos, soy Weixue AI. Hoy les presentaré la práctica de aprendizaje profundo Proyecto 50-Building ChatOCR: sistema de respuesta a preguntas de reconocimiento OCR basado en un modelo de lenguaje grande. Este proyecto es un sistema de respuesta a preguntas de reconocimiento OCR basado en aprendizaje profundo y lenguaje grande. modelo proyectos prácticos. Este proyecto tiene como objetivo utilizar tecnología de aprendizaje profundo y modelos avanzados de lenguaje grande para construir un sistema que pueda reconocer texto en imágenes y responder preguntas relacionadas con el texto.
En este proyecto, primero debemos recopilar datos de entrenamiento, incluidas imágenes etiquetadas y las preguntas y respuestas correspondientes. Utilice paddleOCR para crear un modelo de OCR para extraer información de texto de imágenes. Luego se introduce un modelo de lenguaje grande ChatGLM para generar respuestas basadas en las preguntas de entrada. Los modelos de lenguaje grandes pueden tener la capacidad de comprender la semántica del texto y generar respuestas coherentes. Podemos proporcionar los resultados de la pregunta y el reconocimiento OCR al modelo de lenguaje grande para generar las respuestas correspondientes.
Para mejorar el rendimiento del sistema, se utilizan algunas técnicas en la parte de detalle para mejorar la coherencia y precisión del proceso de respuesta a preguntas.
Para la implementación del modelo de lenguaje grande ChatGLM, consulte:
Enseñarle cómo implementar el modelo grande ChatGLM-6B de Tsinghua en el entorno de CPU local.Utilizando el modelo cuantitativo, puede iniciar un chat inteligente localmente, alcanzando el 80% de ChatGPT.