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简介 在不断发展的自然语言处理和人工智能领域中，从科学PDF等非结构化数据源中提取有价值的信息变得越来越重要。为了解决这个挑战，Meta AI推出了“Nougat”或称“学术文档的神经光学理解”，这是一种基于Transformer的先进模型，旨在将科学PDF转录成常见的Markdown格式。Nougat出现在Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom和Robert Stojnic的论文《Nougat：学术文档的神经光学理解》中。 这为光学字符识别（OCR）技术带来了开创性的转变，而Nougat是Meta AI强大的AI模型中的最新成员。在本文中，我们将探讨Nougat的能力，了解它的架构，并演示使用该模型转录科学文档的实际示例。 学习目标 了解Meta AI最新的科学文档Transformer模型Nougat。 了解Nougat如何借鉴其前身Donut，并引入先进的文档AI方法。 学习Nougat，包括其视觉编码器、文本解码器和端到端训练过程。 深入了解OCR技术的发展，从ConvNets的早期阶段到Swin架构和自回归解码器的革命性能量。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 Nougat的诞生 Nougat并不是Meta AI家族中的第一个Transformer模型。它继承了它的前身“Donut”的理念，展示了以Transformer为基础的模型中视觉编码器和文本解码器的能力。这个概念很简单：将像素数据输入模型，获得文本输出。这种端到端方法消除了复杂的流水线，并证明了注意力就是所需的一切。 让我们简要讨论驱动Nougat等模型的“视觉编码器、文本解码器”范式的基本概念。作为Nougat的前身，Donut引入了在单个模型中结合视觉和文本处理的能力。与传统的文档处理流水线不同，这些模型在端到端操作，将原始像素数据转化为文本内容。这种方法利用了Transformer架构的注意力特性来产生结果。 Nougat接过火炬 在Donut取得成功的基础上，Meta AI推出了Nougat，将OCR技术推向了一个新的水平。与其前身一样，Nougat采用了基于Swin Transformer的视觉编码器和基于mBART的文本解码器。Nougat从科学PDF的原始像素中预测文本的Markdown形式。这代表了将科学知识转录成熟悉的Markdown格式的重大突破。 Meta…