Explicando 9 tipos de pruebas de API.

¿Por qué es DeepSeek-OCR un GRAN TRATO? Los LLM existentes tienen dificultades con entradas largas porque solo pueden manejar un número fijo de tokens, conocido como la ventana de contexto, y el costo de atención crece rápidamente a medida que las entradas se alargan. DeepSeek-OCR adopta un nuevo enfoque. En lugar de enviar el contexto largo directamente a un LLM, lo convierte en una imagen, comprime esa imagen en tokens visuales y luego pasa esos tokens al LLM. Menos tokens conducen a un menor costo computacional por atención y a una ventana de contexto efectiva más grande. Esto hace que los chatbots y los modelos de documentos sean más capaces y eficientes. ¿Cómo se construye DeepSeek-OCR? El sistema tiene dos partes principales: 1. Codificador: Procesa una imagen de texto, extrae las características visuales y las comprime en un pequeño número de tokens de visión. 2. Decodificador: Un modelo de lenguaje Mixture of Experts que lee esos tokens y genera texto un token a la vez, similar a un transformador estándar solo de decodificador. ¿Cuándo usarlo? DeepSeek-OCR muestra que el texto se puede comprimir de manera eficiente utilizando representaciones visuales. Es especialmente útil para manejar documentos muy largos que superan los límites de contexto estándar. Puedes usarlo para compresión de contexto, tareas estándar de OCR o análisis profundo, como convertir tablas y diseños complejos en texto. Te toca a ti: ¿Qué piensas sobre el uso de tokens visuales para manejar problemas de contexto largo en los LLM? ¿Podría esto convertirse en el próximo estándar para modelos grandes? -- Acabamos de lanzar Conviértete en un Ingeniero de IA | Aprende Haciendo: Cohorte 2. Si te perdiste la Cohorte 1, ahora es tu oportunidad de unirte a nosotros para la Cohorte 2. Échale un vistazo aquí: #AI #AIEngineer #MachineLearning

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