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大模型前沿

TII 展示 2.7 亿参数 Falcon OCR Arabic,强化阿拉伯语表格与票据识别

模型沿用 early-fusion 架构,以阿语监督微调和强化学习适配,官方自建测试文字准确度约 81.9%。

TII 介绍 Falcon OCR Arabic,在二点七亿参数 Falcon OCR 基础上适配阿拉伯语文档,保持原有架构。模型从第一层就把图像块和文字放进同一 Transformer,没有独立视觉编码器;category 参数可选择普通文字、公式 LaTeX 或表格 HTML 输出。

适配先使用真实与合成阿语材料进行监督微调,再以高质量样本做强化学习,重点减少错点、虚构变音符、漏行及重复表格行。阿语连写、从右向左表格、混合数字和多文字排版均是训练关注的问题。

TII 在十五类、共 11974 个真实样本的自建基准中报告文字准确度 81.87%、表格 TEDS 59.95%。模型在票据和行政表单表现较强,在报纸、杂志等复杂页面仍落后于部分通用模型。目前可通过在线 Playground 体验阿语文档识别,输入页面后查看结构化输出。

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