隨著視覺與語言的深度融合，文本圖像理解成為多模態領域的新方向。文章介紹了一個突破性的多模態模型KOSMOS-2.5，它在處理文本密集圖像上展現強大能力。
KOSMOS-2.5基于KOSMOS-2改進而來，采用統一的Transformer框架，實現文本圖像的端到端理解。它包含一個視覺編碼器和文本解碼器，通過重采樣模塊連接，可以同時完成檢測文本內容和坐標、生成Markdown格式文本。
Datasets是KOSMOS-2.5的關鍵。文章使用包含豐富文本行圖像和Markdown格式文本的海量數據集進行預訓練，達到3.24億條。這種多任務聯合訓練增強了模型的多模態理解力。
KOSMOS-2.5在多個文本密集圖像任務上展現卓越表現:端到端文檔文本識別和Markdown生成，同時在少樣本學習上也顯現潛力。這標志著在更廣泛的文本圖像理解領域，KOSMOS-2.5能發揮關鍵作用。
展望未來，擴展模型規模以處理更多數據是關鍵方向。目標是進一步提升對文本圖像的解釋生成能力，將KOSMOS-2.5應用于更多實際場景，如文檔處理、信息抽取等，從而使語言模型真正具備「讀圖識文」的能力。
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