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文档解析技术指南：从传统Pipeline到端到端大模型

文档解析技术指南：从传统Pipeline到端到端大模型
众多文档，如技术手册、历史档案、学术论文和法律文件，往往以扫描件或图片形式存在。 这对检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、内容提取以及文档解读等后续处理工作构成了极大的挑战。 文档解析技术应运而生，它能够识别并提取文档中的多种元素，如文字、公式、表格和图片，同时保持它们之间的结构联系。
1/16/2025 10:11:58 AM
追求卓越的
Meta教你5步学会用Llama2：我见过最简单的大模型教学

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本文是 Meta 官网推出的 Llama2 使用教学博客，简单 5 步教会你如何使用 Llama2。在这篇博客中，Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤，以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源，并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。Meta 开源的 Llama 2 包括模型权重和初始代码，参数范围从 7B 到 70B。Llama 2 的训练数据比 Llama 多了 40%，上下文长度也多一倍，并且 Llama 2 在
12/4/2023 11:30:00 AM
机器之心
提供基于transformer的pipeline、准确率达SOTA，spaCy 3.0正式版发布

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spaCy 3.0 正式版来了。
2/2/2021 2:28:00 PM
机器之心
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