こんにちは、Weixue AI です。今日は、ディープ ラーニングの実践 50-Building ChatOCR プロジェクト: 大規模言語モデルに基づく OCR 認識質問応答システムを紹介します。このプロジェクトは、ディープ ラーニングと大規模言語に基づく OCR 認識質問応答システムです。モデル、実践的なプロジェクト。このプロジェクトは、ディープラーニング技術と高度な大規模言語モデルを使用して、画像内のテキストを認識し、テキストに関連する質問に回答できるシステムを構築することを目的としています。
このプロジェクトでは、まずラベル付き画像や対応する質問と回答などのトレーニング データを収集する必要があります。paddleOCR を使用して、画像からテキスト情報を抽出するための OCR モデルを構築します。次に、ChatGLM の大規模言語モデルが導入され、入力された質問に基づいて回答が生成されます。大規模な言語モデルには、テキストの意味論を理解し、一貫した回答を生成する機能があります。質問と OCR 認識の結果を大規模言語モデルに提供して、対応する回答を生成できます。
システムのパフォーマンスを向上させるために、詳細部分でいくつかのテクニックが使用され、質問応答プロセスの一貫性と精度が向上します。
ChatGLM ラージ言語モデルの展開については、「
ローカル CPU 環境に清華ラージ モデル ChatGLM-6B を展開する方法を教えます。定量モデルを使用すると、ローカルでスマート チャットを開始でき、ChatGPT の 80% に達します」を参照してください。