大模型时代下的文档智能 | 文档解析(大模型版)
文档智能(Document Mind)是基于阿里巴巴达摩院技术打造的多模态文档识别与理解引擎,提供通用文档智能、行业文档智能和文档自学习能力,满足各类智能文档处理需求。尤其在企业中,它能有效处理文本、图片、扫描件等多种非结构化文档,释放数据价值。本文将介绍文档智能的应用场景、产品架构及其核心功能——文档解析(大模型版),并展示其在线体验与API接口调用方法。
达摩院开源多语言大模型PolyLM, 覆盖集团核心小语种,效果超LLAMA、BLOOM
本文作者:宝嵩,鹏程,呋喃主要贡献者:鹏程,呋喃,莉莱,重笙,筱苡,星峰,红罗,祝鸿,洛新,宝嵩,轻径,黄非摘要:大型语言模型 (LLM) 展示了出色的遵从自然语言指令理解、推理和生成的能力。然而,开发LLMs主要集中在高资源语言,例如英语,从而限制了它们在其他语言中的应用和研究。因此,我们开发了PolyLM,一个在6400亿个词的数据上从头训练的多语言语言模型,包括两种模型大小(1.7B和13B
【OpenVI-图像超分实战篇】别用GAN做超分了,快来试试基于扩散模型的图像超分吧!
近10年来,深度学习技术得到了长足进步,在图像增强领域取得了显著的成果,尤其是以GAN为代表的生成式模型在图像复原、老片修复,图像超分辨率等方面大放异彩。图像超分辨率是视频增强方面,用于提升画质的典型应用。生成对抗网络GAN使得在图像分辨率增加的同时,保持细节特征,补充生成真实的纹理,其中应用广泛的工作是Real-ESRGAN。
扩散模型DiffusionModel在图像超分辨率这方面的新的应用,展现出其超过GAN的生成多样性和真实性。看完后,你会发现,还在用GAN做图像超分辨率吗?已经OUT了,快来试试DiffusionModel吧!
阿里达摩院 MindOpt 介绍和使用
MindOpt 是阿里巴巴达摩院决策智能实验室研发的决策优化软件。团队组建于2019年,聚焦于研发尖端运筹优化和机器学习技术,构建智能决策系统,更快更好地向各行各业提供数学建模与求解能力,帮助业务更快更好地做出决策,以期降低成本、提升效率、增大收益 。当前 MindOpt 围绕智能决策优化所需的建模和求解能力,突破国外垄断,自研了 MindOpt Solver 优化求解器、MindOpt APL 建模语言、MindOpt Tuner 调参器;并创新地提出“强化+优化”双决策引擎,打造了MindOpt Studio 优化平台。并结合前沿先进的预训练大模型技术打造MindOpt Copilot。