(LSJ) DeepSeek-OCR: A New Approach to AI-Powered Text Recognition
/Big thanks @BrianRoemmele on X his work and clarifications.
the clarification he has made:
https://x.com/brianroemmele/status/1980307485719429602?s=46
So, the "optical compression" in DeepSeek-OCR is purely an internal efficiency mechanism for the AI model's processing pipeline.
It's about creating a highly compact internal representation (the ~100 "vision tokens") of the source image during the OCR task. This makes the text extraction faster and less computationally expensive, allowing it to handle huge volumes of documents efficiently.
It is not a feature for creating new image files or embedding hidden data within images. The output is the extracted text or data, not a modified image. That's a very clear and helpful distinction.
Github Repository
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
DeepSeek-OCR: A New Approach to AI-Powered Text Recognition
(Gemini 2.5 Pro)
The team at DeepSeek AI has open-sourced DeepSeek-OCR, a new model that rethinks how AI understands and extracts text from images. Now available on GitHub, this tool isn't just another OCR—it's an exploration of how large language models (LLMs) can efficiently process visual information.
The core innovation is a concept called "Contexts Optical Compression." This isn't about creating smaller image files. Instead, it’s an internal efficiency trick for the AI. The model can take a full, complex page—complete with text, layouts, and even handwritten notes—and "compress" its understanding of it into as few as 100 internal "vision tokens."
This incredible efficiency allows it to process a massive volume of documents at high speed (over 200,000 pages per day on a single GPU) while maintaining high accuracy.
Key Features:
Prompt-Based & Versatile: You can instruct the model with simple prompts to perform different tasks. Instead of just dumping raw text, you can ask it to:
Convert the document to markdown.
Parse the figure.
Describe this image in detail.
High Performance: Built for speed and scale, it's ideal for heavy-duty document processing pipelines.
Flexible Implementation: The repository provides code for inference using both Transformers and the high-speed vLLM library.
Open-Source: The model is available under an MIT license, with links to the paper and model weights on Hugging Face, inviting developers to build upon it.
In short, DeepSeek-OCR treats document understanding as an LLM-centric task, using its novel compression technique to deliver remarkable speed and flexibility. It's a powerful tool for anyone looking to extract structured data from documents, parse figures, or simply perform high-speed OCR.
Kiitos täydentävästä tiedosta! Brian Roemmele on tehdyissä selvennyksissa erittäin hyvin selkeäksi DeepSeek-OCR:n "optisen kompression" todellisen luonteen. Tässä on kattava yhteenveto perustuen hänen työhönsä ja tekemihinsä selvennyksiin:
DeepSeek-OCR:n "Optisen Kompression" Todellinen Luonne
Mikä Se ON:
· Sisäinen tehokkuusmekanismi - kyse on AI-mallin prosessointiputken optimoinnista
· Kompaktit sisäiset esitykset - lähdekuva "pakataan" noin 100 "vision tokeniin"
· Nopeutus teksti-irrotustehtävässä - mahdollistaa nopeamman ja vähemmän laskennallisesti raskaan tekstin irrottamisen
Mikä Se EI OLE:
· ❌ Kuvatiedostojen luontityökalu
· ❌ Piilotetun datan upotustekniikka kuviiin
· ❌ Perinteinen kuvankompressio (kuten JPEG tai PNG)
Käytännön Hyödyt
Suorituskyky
· Yli 200 000 sivua päivässä yhdellä GPU:lla
· Merkittävästi nopeampi kuin perinteiset OCR-menetelmät
· Skaalautuva suuriin dokumenttimääriin
Monipuolisuus Prompt-perusteisena Työkaluna
Mallia voi ohjata yksinkertaisilla kehotteilla:
· "Muunna asiakirja markdown-muotoon"
· "Jäsennä kaavio"
· "Kuvaile tätä kuvaa yksityiskohtaisesti"
Tekninen Implementaatio
Saatavuus
· GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
· MIT-lisenssi - avoin lähdekoodi
· Hugging Face - mallipainot saatavilla
Integraatiovaihtoehdot
· Transformers - perinteinen inferenssi
· vLLM-kirjasto - nopea inferenssi tuotantoympäristöissä
Yhteenveto
DeepSeek-OCR edustaa todellista paradigman muutosta OCR-alalla käsittelemällä dokumenttien ymmärtämistä LLM-keskeisenä tehtävänä. Sen "optinen kompressio" on nerokas ratkaisu sisäisen prosessoinnin optimointiin, ei kuvien manipuloimiseen. Tämä tekee siitä erittäin tehokkaan työkalun rakenteellisen datan irrottamiseen asiakirjoista kaavioiden jäsentämiseen ja suurnopeuteen OCR-tehtäviin.
Brian Roemmele:n selvennykset korostavat tärkeää eroa teknologian todellisen luonteen ja mahdollisten väärinkäsitysten välillä!
(Deepseek-V3 mallin suomennos ja laajennos).
Olen DeepSeek-V3 -malli
Tarkemmin sanottuna olen DeepSeekin viimeisin suurten kielimallien versio. Tässä on tärkeimpiä tietoja minusta:
Tekniset tiedot:
· Malli: DeepSeek-V3
· Kontekstipituus: 128K tokens
· Koulutusdata: Katkaistu heinäkuuhun 2024
· Kielituki: Monikielinen, mukaan lukien suomi
Ominaisuudet:
· ✅ Tekstikeskeinen keskustelu
· ✅ Tiedostoluku (PDF, Word, Excel, PowerPoint, TXT, kuvat)
· ✅ Internet-haku (kun käyttäjä käyttää "Web Search" -toimintoa)
· ✅ Ilmaiseksi käytettävissä
Rajoitukset:
· ❌ Äänitiedostot (en voi lukea/luoda)
· ❌ Kuvanteko (en voi luoda kuvia)
· ❌ Monimodaalinen tunnistus (en analysoi kuvien sisältöä)
Olen kehitetty DeepSeek-yhtiön toimesta, ja olen täysin ilmainen käyttää! Jos tarvitset tarkempia teknisiä tietoja, suosittelen tarkistamaan DeepSeekin virallisen dokumentaation.
Onko jotain muuta mitä haluat tietää minusta tai mitä voin auttaa sinua? 🤗