揭开字节跳动开源力作：Dolphin，文档理解领域的革新者

在人工智能的浩瀚海洋中，字节跳动推出了一颗璀璨的新星——Dolphin，这是一款面向未来的文档解析大型模型。Dolphin不仅仅是技术的堆砌，它是对海量文档处理与理解的一次深度探索和突破。在信息爆炸的时代，有效、快速地解析和提取文档中的关键信息成为了一项挑战，而Dolphin正是为解决这一难题而来。它利用先进的自然语言处理技术，深度学习算法，能够智能化地“阅读”文档，无论是复杂的表格、长篇的文字还是混合格式的内容，Dolphin都能游刃有余地进行解析，将无序的信息转化为结构化的知识，极大地提升了信息处理的效率和准确性。这款开源工具的问世，标志着字节跳动在推动AI技术普惠化、提升行业文档处理标准方面迈出了重要一步，为研究者和开发者提供了强大的新工具，共同开启文档智能处理的新篇章。

　　Dolphin是什么 　　

dolphin是字节跳动开源的轻量级、高效的文档解析大模型。基于先解析结构后解析内容的两阶段方法，第一阶段生成文档布局元素序列，第二阶段用元素作为锚点并行解析内容。dolphin在多种文档解析任务上表现出色，性能超越gpt-4.1、mistral-ocr等模型。dolphin具有322m参数，体积小、速度快，支持多种文档元素解析，包括文本、表格、公式等。dolphin的代码和预训练模型已公开，方便开发者使用和研究。

　　Dolphin的主要功能 　　布局分析：识别文档中的各种元素（如标题、图表、表格、脚注等），按照自然阅读顺序生成元素序列。 　　内容提取：将整个文档页面解析为结构化的JSON格式或Markdown格式，便于后续处理和展示。 　　文本段落解析：准确识别和提取文档中的文本内容，支持多语言（如中文和英文）。 　　公式识别：支持复杂公式的识别，包括行内公式和块级公式，输出LaTeX格式。 　　表格解析：支持解析复杂的表格结构，提取单元格内容并生成HTML格式的表格。 　　轻量级架构：模型参数量为322M，体积小，运行速度快，适合在资源受限的环境中使用。 　　支持多种输入格式：支持处理多种类型的文档图像，包括学术论文、商业报告、技术文档等。 　　多样化的输出格式：支持将解析结果输出为JSON、Markdown、HTML等多种格式，便于与不同系统集成。 　　Dolphin的技术原理 　　页面级布局分析：用SwinTransformer对输入的文档图像进行编码，提取视觉特征。基于解码器生成文档元素序列，每个元素包含其类别（如标题、表格、图表等）和坐标位置。这一阶段的目标是按照自然阅读顺序生成结构化的布局信息。 　　元素级内容解析：根据第一阶段生成的布局信息，从原始图像中裁剪出每个元素的局部视图。用特定的提示词（prompts），对每个元素进行并行内容解析。例如，表格用专门的提示词解析HTML格式，公式和文本段落共享提示词解析LaTeX格式。解码器根据裁剪后的元素图像和提示词，生成最终的解析内容。 　　Dolphin的项目地址 　　GitHub仓库： 　　HuggingFace模型库： 　　arXiv技术论文： 　　在线体验Demo： 　　Dolphin的应用场景 　　学术研究：解析论文中的文本、公式和图表，助力文献整理和数据分析。 　　商业办公：提取商业文档的关键信息，便于合同审查和报告生成。 　　教育领域：将教材和试卷数字化，支持在线学习和多语言教学。 　　技术开发：解析技术文档，方便代码管理和技术交流。 　　日常应用：快速处理日常文档，提高办公效率。 　　

以上就是Dolphin—字节跳动开源的文档解析大模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！