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Baidu dévoile un modèle OCR open source de 3 milliards de paramètres, qui a dépassé les 10 000 étoiles en cinq jours
Baidu a récemment publié et mis en open source un modèle OCR de bout en bout doté de 3 milliards de paramètres, baptisé « Unlimited OCR », spécialement conçu pour l'analyse de documents volumineux tels que des livres et des articles scientifiques. Après sa publication, le projet s'est rapidement hissé en tête de quatre classements des tendances sur GitHub et HuggingFace, et en l'espace de cinq jours après sa mise en open source, il a dépassé les 10 000 étoiles sur GitHub.
D'un point de vue technique, Unlimited OCR active environ 570 millions de paramètres lors de l'inférence et introduit pour la première fois le mécanisme « Reference Sliding Window Attention » (R-SWA). Ce mécanisme dépasse la limite traditionnelle de l’« analyse et assemblage page par page », permettant l’analyse continue de dizaines de pages en une seule fois ; parallèlement, il maintient le cache KV à une échelle constante pendant la phase de décodage, de sorte que l’utilisation de la mémoire et les coûts de calcul ne s’envolent plus avec l’augmentation de la longueur de la sortie.
Lors du test de performance OmniDocBench v1.6, le modèle a établi un nouveau record avec un score de 93,92 %. Dans des scénarios réels, sa vitesse d’inférence est environ 12,7 % plus rapide que celle de DeepSeek OCR, et cet avantage en termes de vitesse passe à 35 % pour une longueur de sortie de 6 000 tokens, offrant ainsi une nouvelle approche pour la numérisation massive de documents et la gestion de la mémoire à long terme des grands modèles.
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