စာရေးသူ - Boxu Li

နေရာကျဉ်းစေသောသိမြင်မှုအလွှာအဖြစ် LLMများအတွက် အမြင်

ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာများကို ကျိန်းသေပြုလုပ်ခြင်းသည် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက် အနှောင့်အယှက်ဖြစ်ခဲ့သည်။ အခြားအားဖြင့် transformer သို့ 100K-token စာရွက်စာတမ်းကို ထည့်ပါက နောက်ကျမှု၊ မှတ်ဉာဏ်ပွားထွက်မှုများ သို့မဟုတ် အရမ်းကြီးသော API ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် စတင်ပေါ်လာလိမ့်မည်။ ရိုးရိုးသော အထူကြီးသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) သည် စာအုပ်အရှည်ရှိသော အချက်အလက်များကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်ရန် မထုတ်လုပ်ထားဘူး။ DeepSeek-OCR 3B သည် အပြောင်းအလဲကိုယူထားသော နည်းလမ်းအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စာသားအတွက် အမြင်အာရုံအား ဖိအားပေးသော အလယ်အပတ်အဖြစ် အသုံးပြုသည်[1][2]။ စာသားအထောင်ပေါင်းများစွာကို တိုက်ရိုက်စားသုံးခြင်း အစား၊ DeepSeek သည် စာမျက်နှာများကို ပုံများအဖြစ် ပြောင်းလဲပြီး အမြင်-ဘာသာစကားပိုက်လိုင်းမှ စာသားကို ပြန်လည်တည်ဆောက်နိုင်သည်။ ဤနည်းပညာကို အကြောင်းအရာ အမြင်ကျစ်လစ်မှု ဟု ခေါ်ဆိုသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို အချက်အလက်များကို အထောင်ပေါင်းများစွာထည့်ခြင်း အစား အနည်းငယ်သော token များတွင် ပိုမိုများပြားသော အချက်အလက်များကို ထည့်နိုင်စေသည်[2][3]။ DeepSeek-OCR သည် 7–20× token လျော့ချမှု ကို အနည်းငယ်သောမှားယွင်းမှုဖြင့် ကတိပြုသည် [4][5]၊ ပုံမှန် hardware တွင် အလွန်ရှည်လျားသောစာရွက်စာတမ်းများကို ပုံစံပြောင်းရန် အဆင့်မြင့်စနစ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ အရေးကြီးသည်မှာ မော်ဒယ်သည် အပြည့်အဝ open-source ဖြစ်ပြီး Hugging Face နှင့် GitHub တွင် အသုံးပြုခွင့်ပြုချက်ဖြင့် ထုတ်ဝေထားသည်၊ အဆင့်မြင့် OCR စွမ်းဆောင်ရည်များကို လွယ်လွယ်ကူကူ ရရှိနိုင်စေသည်[6][7]။ ဤရေးသားချက်တွင်၊ DeepSeek-OCR ၏ वास्तुकलाနှင့် လေ့ကျင့်မှုကို ခွဲစိတ်ပြီး၊ ရိုးရိုးသော အထူကြီးသော LLMs နှင့် ပိတ်ထားသော OCR ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး၊ ၎င်း၏ ထုတ်ဝေမှုသည် ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ open-source လမ်းကြောင်းအတွက် ဘယ်လို အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်ကို ရှာဖွေပါမည်။

ဖွဲ့စည်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း: MoE Decoder သည် Vision Encoder နှင့်တွေ့ဆုံခြင်း

အဆင့်နှစ်ဆင့် မြင်ကွင်း-ဘာသာစကား ဒီဇိုင်း။ DeepSeek-OCR သည် အပိုင်းနှစ်ခုပါဝင်သည့် စနစ်အဖြစ် တည်ဆောက်ထားပြီး၊ မြင်ကွင်းကို အကြောင်းဖျော်ဖြေရန် DeepEncoder ဟုခေါ်သော မြင်ကွင်းကို ကိုင်တွယ်သူ နှင့် စာသားကို ဖျော်ဖြေရန် DeepSeek-3B-MoE-A570M[8] ဟုခေါ်သော စာသားဖျော်ဖြေရန် တစ်ခု ပါဝင်သည်။ DeepEncoder (≈380M params) သည် စာရွက်စာတမ်း၏ ပုံတစ်ပုံကို ရှင်းပြပြီး၊ “မြင်ကွင်းတွင် အချက်အလက်များ” ဟုခေါ်သော အတိုချုံးအချက်အလက် များကို ထုတ်ပေးသည်။ အဆိုပါ အချက်အလက်များသည် DeepSeek-3B-MoE ဖျော်ဖြေရန်စနစ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းရာတွင် စာသားအကြောင်းအရာကို ဖျော်ဖြေရန် ဖြစ်ပါသည်။ ထိုမျိုးခွဲခြားမှုသည် စံမီသော ထူထဲသော LLM (စာသားကို အဆုံးအထိ မျက်နှာပြင်များနှင့်အတူ လက်ခံသည့် မျိုး) နှင့် မတူပါ – ဤနေရာတွင် စာမျက်နှာအစီအစဉ်နှင့် မြင်ကွင်းစာသားကို နားလည်ခြင်းကို အကြောင်းဖျော်ဖြေရန် စနစ်က ပြုလုပ်ပြီး၊ ဖျော်ဖြေရန်စနစ်သည် အတိုချုံးအချက်အလက်များကိုသာ လုပ်ဆောင်ရန် ခွင့်ပြုသည်[2][3].

Vision Encoding ကြောင့် တွန်းလှန်ခြင်း။ Encoder တော်လှန်မှုဟာ ဒီမှာပါ။ အဆင့်မြင့် resolution စာမျက်နှာတွေကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ပြီး အဆပမာဏနဲ့အတူ တိုက်ရိုက်တွန်းလှန် နိုင်အောင် ဒီဇိုင်းဆွဲထားပါတယ်။ ဘယ်လိုလဲဆိုတော့? DeepEncoder က အစိတ်အပိုင်းများစွာပေါင်းစပ်ထားတဲ့ (1) SAM-base (Segment Anything Model) အပေါ် အခြေခံထားတဲ့ ဒေသိယမြင်ကွင်း module ကို အသေးစိတ်သိမြင်နိုင်စေရန် windowed attention ကို အသုံးပြုပြီး သေးငယ်တဲ့ ဒေသတွေကို စစ်ထုတ်ကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်[9]၊ (2) အလွန်များသော image token အရေအတွက်ကို လျှော့ချပေးတဲ့ 16× convolutional downsampler ကို အသုံးပြုထားပြီး (ဥပမာ 4096 patch tokens ကို 256 သို့ လျှော့ချသည်)[10]၊ (3) CLIP-large အပေါ် အခြေခံထားတဲ့ မြင်ကွင်း module ကို ပါဝင်ထားပြီး အပြည့်အဝ image ဖတ်ရူနိုင်စေရန် ဒျက် attention ကို အသုံးပြုထားပါတယ်[11]။ လက်တွေ့မှာတော့ 1024×1024 စာရွက်အပြည့် image ကို 256 latent tokens အထိ encode လုပ်နိုင်ပြီး အများဆုံးစာသားအချက်အလက်တွေကို မဆုံးရှုံးနိုင်ပါဘူး[12]။ Vision token အရေအတွက်ကို နိမ့်စွာထားခြင်း (64–400 tokens အမျိုးမျိုး) ကြောင့် DeepSeek က high-res images တွေမှာ အပြည့်အဝ Vision Transformer နှင့် မတူတဲ့ quadratic cost explosion ကို ရှောင်ရှားနိုင်ပါတယ်[13]။ ဒါကြောင့် pixel အပြည့်ရှိတဲ့ စာမျက်နှာတွေမှာ activation memory ကို ထိန်းကျောင်းနိုင်ပါတယ်[14]။

Mixture-of-Experts Decoder နှင့် Dense LLMs. DeepSeek-3B-MoE ဟာ 3 ဘီလီယံ-ပါရာမီတာ Mixture-of-Experts transformer ဖြစ်ပါတယ်[8]။ အထူးသဖြင့် စဉ်းစားထားသော dense LLM ကဲ့သို့ မဟုတ်ဘဲ MoE မော်ဒယ်မှာ အတော်များများသော အထူး subnetwork တွေနဲ့ စီစဉ်ထားပြီး အကန့်အသတ်ရှိတဲ့ input အတွက်သာ အသက်ဝင်ပါတယ်။ DeepSeek ၏ အနေအထားမှာတော့ 64 လုံးသော အထူး sub-model တွေကို အသုံးပြုပါတယ်၊ ဒါက 6 လုံးသော အထူး sub-model တွေကို အကန့်အသတ်ရှိတဲ့ token တစ်ခုစီအတွက် အသက်ဝင်စေပါတယ်[15]။ ဒါဟာ 570 သန်း အထိ ပြည့်စုံသော ပါရာမီတာတွေကို token တစ်ခုစီအတွက် အသက်ဝင်စေပါတယ် – အထိမ်းအမှတ်အနေဖြင့် မော်ဒယ်ဟာ ကြီးမားတဲ့ 570M-ပါရာမီတာမော်ဒယ်လို သဘောပေါက်စေပြီး၊ အထိမ်းအမှတ်အနေဖြင့် 3B အထိ စွမ်းဆောင်နိုင်ပါတယ်[16]။ Token တစ်ခုစီကို အထူး sub-model တွေသို့ ဖြတ်သန်းရှင်းလင်းခြင်းအားဖြင့် မော်ဒယ်ဟာ စုစုပေါင်းပါရာမီတာတွေကို compute cost အပြည့်အဝ မပေးဘဲ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်[17]။ Traditional dense LLMs တွေမှာ မြင့်မားတဲ့ ပါရာမီတာတွေကို အသုံးပြုချင်ရင်၊ ပါရာမီတာရေကို တိုးမြှင့်ပြီး အားလုံးကို မြင့်မားတဲ့ compute cost နဲ့ အသုံးပြုရပါတယ်။ MoE ဟာ အဲ့ဒီကို ကျော်ဖြတ်နိုင်ပါတယ်: DeepSeek ၏ decoder ဟာ အထူး sub-model တွေကို လိုအပ်သလို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ် (ဥပမာ၊ အချို့သော sub-model တွေဟာ သင်္ချာနည်းပညာပုံစံများမှာ အထူးပြုခြင်း၊ တခြား sub-model တွေဟာ ตารางအချက်အလက်များမှာ အထူးပြုခြင်းစသည်ဖြင့်)၊ ဒါပေမဲ့ အထူး sub-model တွေကသာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ token အတွက် အသက်ဝင်ပါတယ်။ အဓိကအားဖြင့် DeepSeek-3B-MoE ဟာ ကြီးမားတဲ့ မော်ဒယ်တစ်ခုလို သုံးနိုင်စွမ်းရှိတယ်၊ ဒါပေမဲ့ သေးငယ်တဲ့ မော်ဒယ်လို အမြန်ဆုံး အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်[15] ။ ဒီဟာဟာ ယခင်ကနေကျွမ်းကျင်တဲ့ dense OCR မော်ဒယ်တွေနဲ့ LLMs တွေနဲ့ ခွဲခြားမှုကွဲပြားမှုဖြစ်ပါတယ်၊ ကောင်းမွန်သောချိန်ညှိမှု advantage မရှိပါဘူး။ Google ရဲ့ Switch Transformers နဲ့ GLaM တွေဟာ MoE ၏ ထိရောက်မှုကို ပထမဆုံး ဖျော်ဖြေရန် စတင်ခဲ့ပေမယ့်၊ DeepSeek ဟာ အဲ့ဒီစွမ်းဆောင်ရည်ကို open-source vision-language စနစ်ကို သယ်ဆောင်လာပါတယ်။

ပုံ: DeepSeek-OCR ၏ နှစ်သှက် معماريသည် DeepEncoder ကို အသုံးပြု၍ ထည့်သွင်းသော စာရွက်ရုပ်ပုံကို အလွန်နည်းသော အမှတ်အသားများအဖြစ် လျှော့ချသည်၊ ထို့နောက် Mixture-of-Experts ကုဒ်များကို အသုံးပြု၍ ကြွယ်ဝသော ဖွဲ့စည်းမှုထုတ်ကုန်များကို ပြန်လည်တည်ဆောက်သည်။ ဤဥပမာတွင် မော်ဒယ်သည် တရုတ်ဂျီဩမေတြီပြဿနာ PDF ကို Markdown သို့ ပြောင်းရန် မေးမြန်းထားသည်။ ၎င်းသည် စာသားကို ဖယ်ထုတ်ရုံသာမက၊ အရုပ်ပုံကိုလည်း ဖွဲ့စည်းမှုကိုဩဒိနိတ္ဂိုဏ်းများနှင့် LaTeX အဖြစ်ပြောင်းလဲ၍ ပုံမှန် OCR အထက်က အနက်အရမှတ်ခံမှုကို ဖော်ပြပါသည်။

Resolution အမျိုးမျိုးရှိတဲ့ “Gundam” Modes. DeepSeek ရဲ့ ဒီဇိုင်းအထူးတစ်ခုက resolution modes ကို ပြုပြင်လို့ရတာပါ၊ အကြောင်းမကြာခဏ Tiny, Small, Base, Large, နဲ့ Gundam လို့ အရယ်ခံခေါ်ပါတယ်။ ဒီ modes တွေက developer တွေကို အသေးစိတ်နဲ့ token အရေအတွက်ကို အလိုက်သင့်ပြုလုပ်ဖို့ အခွင့်အရေးပေးပါတယ် [20]။ ဥပမာ Tiny mode က 512×512 ပုံကို 64 tokens ပဲသုံးပြီး process လုပ်နိုင်ပါတယ် (အမြန်ပြုလုပ်မှုနဲ့ အသေးစိတ်နည်းနည်းနဲ့ scanning အတွက် အသုံးဝင်ပါတယ်)၊ Large က 1280×1280 ကို 400 tokens နဲ့ process လုပ်ပြီး အသေးစိတ်အလွန်များပါတယ် [21]။ Gundam modes က ပိုပြီးမိုက်ပါတယ် – စာမျက်နှာကို အပိုင်းများနဲ့ တစ်ခုတည်းသော အမြင်ကြီးနဲ့ tile လုပ်ပါတယ်၊ ဥပမာ n အပိုင်းများ 640×640 crops (တစ်ခုချင်း 100 tokens) နဲ့ စာမျက်နှာတစ်ခုလုံးအမြင် (256 သို့မဟုတ် 400 tokens) တို့ကို ပေါင်းစပ်တယ် [22]။ ဒီ dynamic tiling က အထူးချုပ်နေတဲ့ စာမျက်နှာတွေကို ပိုင်းခြားပြီး process လုပ်နိုင်စေပြီး model ကို အမြင်ကမ္ဘာကြီးကိုပေးပါတယ်။ ဒါဟာ InternVL 2.0 နဲ့ အခြားနည်းပညာတွေကနေ ယူထားတာဖြစ်ပြီး အထူများတဲ့ စာရွက်စာတမ်းတွေမှာ တိကျမှုမြင့်မားစေဖို့ ပြုပြင်ထားပါတယ် [23]။ DeepSeek-OCR က engineer တွေကို ပေးတဲ့ အခွင့်အရေးကတော့ မြန်ဆန်မှုနဲ့ တိကျမှုကို visual အသေးစိတ်ကို ဘယ်လောက်ထိထားဖို့ အလိုက်သင့်ပြုပြင်နိုင်ပါတယ် [24][25]။ အစဉ်အလာရှိတဲ့ OCR pipelines တွေက ဒီလိုအမျိုးမျိုးသော control မပေးနိုင်ပါဘူး – ဒါကတော့ အခြေအနေအသီးသီးမှာ model ကို လိုက်လျောညီထွေဖို့ အကောင်းဆုံး engineering အခွင့်အရေးပါ။

လေ့ကျင့်ရေးနှင့် OCR ပေါင်းစပ်မှု: ကြည့်မြင်ခြင်းနှင့် စာသားပေါင်းစပ်ပုံ

ရုပ်ပုံများကို စာသားအဖြစ် တကယ်ဖတ်နိုင်သော ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်တစ်ခု တည်ဆောက်ရန် အစီအစဉ်တကျ လေ့ကျင့်ရမည့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု လိုအပ်ခဲ့သည်။ DeepSeek-OCR ၏ လေ့ကျင့်ရေးသည် ပုံမှန် LLM ၏ လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်မှအတိုင်းအတာအားဖြင့် ပိုမိုကွဲပြားခဲ့ရသည်၊ အကြောင်းကတော့ OCR စွမ်းရည်ကို အဆုံးအထိ ပေါင်းစပ်ထားရမည်ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

နှစ်ဆင့်လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်။ သုတေသနလုပ်သူများသည် နှစ်ဆင့်လေ့ကျင့်ရေးပိုင်းလိုင်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်[26][27]। အဆင့် ၁ တွင်၊ သူတို့သည် DeepEncoder ကို တစ်ကိုယ်တော်အဖြစ် ပုံနှိပ်ထားသော ပုံ-စာသား ဒေတာများပေါ်တွင် နောက်တစ်ခုထွက်လာမည့် တိုကင်ခန့်မှန်းသူအဖြစ် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့်၊ အဆိုပါ encoder သည် ပုံကို ဖော်ပြသောအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသော တိုကင်များကို စာသားမော်ဒယ်က သဘောပေါက်နိုင်ရန် အမှတ်အသားများစီးရီးထုတ်လုပ်ရန် လေ့လာခဲ့သည်။ အဆင့် ၁ တွင် များပြားသော OCR အထူးပြု ဒေတာအစုများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ (အောက်တွင်အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်) အမြင်မော်ဂျူးကို စာသားတိုကင်များနှင့်တူညီသော နေရာတွင် စာသားပုံရိပ်များကို encode လုပ်လေ့ကျင့်လိုက်သည်။ Encoder သည် ကျွမ်းကျင်ပြီးမှသာ အဆင့် ၂ ကို စတင်ခဲ့သည်။ အဆိုပါ encoder-decoder စနစ် တစ်ခုလုံးကို ပူးတွဲလေ့ကျင့်ခြင်းဖြစ်သည်[27]။ အဆင့် ၂ အတွင်းတွင်၊ မော်ဒယ်ကို ပုံ-စာရွက်ထည့်သွင်းမှုများ (decoder သည်မှန်ကန်သောစာသားကို ထုတ်ပေးရန် လေ့လာခြင်း) နှင့် ပုံမှန်စာသားထည့်သွင်းမှုများ (၎င်း၏ဘာသာစကားကျွမ်းကျင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားရန်) ဖြင့် ထည့်သွင်းခဲ့သည်။ ဤနှစ်ဆင့်ဖြတ်သန်းမှု - ပထမအမြင်၊ ထို့နောက် မော်ဒယ်တစ်ခုလုံးကို လေ့ကျင့်ခြင်းသည် Encoder အတွင်းတွင် OCR ကျွမ်းကျင်မှုများကို နက်ရှိုင်းစွာ ထည့်သွင်းခြင်းကို အာမခံခဲ့သည်။ ထို့နောက် Encoder ၏ အမှတ်အသားများမှ ဘာသာစကားထုတ်ပေးရန် Decoder ကို တောင်းဆိုခဲ့သည်။

အမျိုးမျိုးသော မော်ဒယ်သင်ကြားမှုဒေတာများ။ DeepSeek ၏ သင်ကြားမှုဒေတာများ၏ အကျယ်အဝန်းသည် ၎င်း၏ ခိုင်မာမှုရှိစေရန် အကြောင်းပြချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ကဒ်အရ အဖွဲ့သည် တကယ့်၊ သာမန်ထုတ်လုပ်ထားသော၊ အနည်းဆုံး စာသားအဖြစ် ရေးသားထားသော ဒေတာများကို ရောစပ်၍ စုစည်းခဲ့သည်။

• OCR 1.0 ဒေတာစုစည်းမှု: အမှန်တကယ်စာရွက်စာတမ်းများ (စကင်နှင့် PDF) စာမျက်နှာ ၃၀ သန်းကျော် ၁၀၀ ကျော်ဘာသာစကားများကို ဖုံးလွှမ်းထားသည်[28]。ပြီးပြည့်စုံသောဘာသာစကားများစွာမှ စာလုံးပေါင်းအမျိုးမျိုးနှင့် အပြင်အဆင်မျိုးစုံကို မော်ဒယ်က ကြုံတွေ့ခဲ့ပြီး၊ အင်္ဂလိပ်ငွေတောင်းခံလွှာကနေ အာရပ်သတင်းစာ အထိ၊ တရုတ်စာအုပ်အထိပါဝင်သည်။ ဤမျိုးစုံခြင်းသည် အရေးကြီးသည်။ ဘာသာစကားအနည်းငယ်ထက် ကျော်လွန်ပါက OCR အင်ဂျင်များသည် ခက်ခဲသော်လည်း DeepSeek ကို အစကတည်းက ဘာသာစကားများစွာကို လေ့လာမှုခံခဲ့ရသည်။
• OCR 2.0 ဒေတာ: ဇယားများ၊ ဖော်မြူလာများ၊ ဓာတုပုံဆွဲများ၊ အချိန်ဇယားများနှင့် ဒိုင်ယာဂရမ်များနှင့်အတူ ဖွဲ့စည်းထားသောစာရွက်စာတမ်းများကို ပါဝင်သော သဘာဝမဟုတ်သောဒေတာစုစည်းမှုဖြစ်သည်[28]。 ဤပုံများသည် ကြီးကြပ်အမှန်တကယ် စာသားနှင့်တွဲဖက်ထားသော ကွန်ပျူတာဖြင့်ဖန်တီးထားသော ပုံများဖြစ်နိုင်သည် (ဥပမာ- ရေးထုတ်ထားသော သင်္ချာသင်္ချာပုံတစ်ပုံအား LaTeX အဖြစ်စာသားဖြင့်)။ ဤအရာများကို ထည့်သွင်းထားခြင်းဖြင့် စံအတိုင်း OCR မှ မလွယ်ကူသောအရာများကို ဖြေရှင်းနိုင်သည်။ ဥပမာ- DeepSeek သည် ဓာတုပုံဆွဲတစ်ပုံအား ဖော်မြူလာ SMILES အဖြစ်ဖော်ပြနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဘားဇယားပုံတစ်ပုံအား CSV/HTML ဇယားအဖြစ် ပြောင်းလဲဖော်ပြနိုင်သည်။ ဤကဲ့သို့သော တာဝန်များသည် “ပုံနှိပ်စာသားဖတ်ခြင်း” ထက် များပြားသည်။ ဤသည်သည် DeepSeek အား ဖွဲ့စည်းထားသောစာရွက်စာတမ်းနားလည်မှုတွင် ထူးခြားသော အားသာချက်ကို ပေးသည်။
• အထွေထွေမြင်ကွင်းဒေတာ (၂၀%): LAION (နမူနာ 100M) ကဲ့သို့သော ဒေတာစုစည်းမှုပုံများ ပါဝင်သည်[29]。 မော်ဒယ်သည် တိကျမှုမရှိသော၊ အထွေထွေမြင်ကွင်းဘာသာစကားလေ့လာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ရည်ရွယ်သည်၊ ဥပမာ- ပုံတစ်ပုံအား စာရေးခြင်း သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။ DeepSeek-OCR သည် ပုံများကို ဖော်ပြနိုင်သည် သို့မဟုတ် လိုအပ်ပါက မြင်အရာများကို ရှာဖွေနိုင်သည် (ပုံမှန်မြင်ကွင်း AI တစ်ခုကဲ့သို့)၊ သန့်ရှင်းသော OCR ကိရိယာများ မလုပ်နိုင်သောအရာများကို လုပ်နိုင်သည်။
• သန့်ရှင်းသောစာသားဒေတာ (၁၀%): လေ့ကျင့်မှုအနည်းငယ်ကို သန့်ရှင်းသောစာသားဒေတာဖြင့် ပြုလုပ်သည်[28]。ဤသည်သည် ရှင်းလင်းသောဘာသာစကားထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို ထိန်းသိမ်းရန်ဖြစ်သည်။ အကြောင်းကတော့ “ပုံဖတ်ပြီး” နောက်ပိုင်းတွင် မော်ဒယ်သည် သုညပြည့်တိကျသောစာသားကို ထုတ်ပေးရမည် ဖြစ်သည်။ စာသားကိုရိပ်ကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် အတိအကျသော OCR ကို မျက်နှာပြင်ရော်တက်ချင်မျက်နှာပြင်စံပြနိမ့်ရာတွင် မရှိ၊ အစားစာသားကိရိယာအဖြစ် ကျွမ်းကျင်ထားရသည်။ (ဥပမာ- စာသားကို ပြန်ဖွဲ့စည်းခြင်း၊ အကျဉ်းချုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဘာသာပြန်ခြင်း)။

ဒီဒေတာရောစပ်မှုကြောင့် OCR စွမ်းရည်ကိုနက်ရှိုင်းစွာပေါင်းစည်းထားခြင်း ဖြစ်သည်။ DeepSeek သည် ပုံရိပ်များကို ကြိုတင်ပြုပြင်ခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်ထားသော LLM ကိုသာမက၊ အဆုံးမှ အဆုံးသို့မြင်ကွင်းစာသားနားလည်မှုကိုလုပ်ဆောင်ရန် အတူတူလေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ပုံများမှစာသားကို ထူးခြားစွာပြန်လည်တည်ဆောက်ပေးပြီး၊ စံချိန်စံညွှန်းတစ်ခုတွင် ~10× ဖိသိပ်မှုဖြင့် 97% တိကျမှုနှုန်းဖြင့် တိကျမှုကို ကျရောက်စေသည်[30][31]। လေ့ကျင့်မှုလွဲပြားမှုကြောင့်၊ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသောရိုက်ထည့်ထားသောစာသားများသာမက၊ ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံနှင့်ပုံရိပ်များပါအတွက်လည်း လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ ၎င်း၏လေ့ကျင့်မှုသည် DeepSeek-OCR ကို OCR စနစ်၊ ပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစနစ်နှင့် ဘာသာစကားပုံစံ အားလုံးကို အချိန်တစ်ပြိုင်နက်တွင်ပေါင်းစပ်ထားသော ဟိုက်ဘရစ်စနစ်တစ်ခုဖြစ်စေသည်။

အတိုင်းအတာနှင့်တွက်ချက်မှု။ DeepSeek ၏လေ့ကျင့်မှုသည်ခေတ်သစ် LLM တစ်ခုကိုလေ့ကျင့်ရသကဲ့သို့ တကယ့်ကို စားရိတ်မြင့်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဖွဲ့သည် 8×A100 (40GB) GPUs ပါသော node 20 ခု အသုံးပြုခဲ့ပြီး - စုစုပေါင်း 160 A100 GPUs [29] ဖြစ်သည်။ အကျိုးရှိစွာသော pipeline parallelism ကြောင့်၊ သူတို့သည် နေ့တိုင်းစာသားအချက်အလက်ပေါ်တွင် 90B tokens နှင့် အမျိုးမျိုးသောဒေတာများပေါ်တွင် 70B tokens အထိ [29] စွမ်းဆောင်မှုမြင့်မားစွာရရှိခဲ့သည်။ လေ့ကျင့်မှုကာလအတွင်း၌၊ အလုံးစုံတွင် တရားမှီတဲ့ trillion အနည်းငယ် အထိ tokens များကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်ဟု ယူဆရပါသည်။ များပြားလှသော မူလများကို အမျိုးမျိုးကြည့်ရှုချိန်တွင် မော်ဒယ်သည် 570M active params သာရှိသော်လည်း အထူးပြုမှုကောင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လေ့ကျင့်မှု၏ ထိရောက်မှု (AdamW optimizer, batch size 640, LR ~3e-5[32]) သည် ဒေတာကြီးကြီးများကို ကောင်းစွာ ထိန်းချုပ်နိုင်ရန် ချိန်ညှိခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးရလက်ရာကို 3B MoE မော်ဒယ်အတွက် 6.7 GB safetensors ဖိုင် တစ်ခုအဖြစ် ထုပ်ပိုးခဲ့ပြီး - အဆင့်မြင့် GPU တစ်ခုသာ အသုံးပြု၍ အလွယ်တကူ လည်ပတ်နိုင်သည် [33]။ ဤသည်မှာ တစ်ခုသော ကုန်ချေးဦးစီးတဲ့ OCR မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် ကြီးမားသော အဝေးကွာ LLM များနှင့် ကွာခြားသော အချက်ဖြစ်သည်။ DeepSeek ၏ ထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှု pipeline သည် မှန်ကန်သော ဖွဲ့စည်းမှု (MoE + vision compression) ဖြင့်၊ ကြီးမားသော မော်ဒယ်မရှိဘဲမှန်ကန်မှုမြင့်တက်နိုင်သည် ဟု ပြသနေသည်။

အခမဲ့ဖွင့်လှစ်လိုင်စင်နှင့် Developer ချိတ်ဆက်မှု

DeepSeek-OCR 3B ၏ အရေးပါဆုံးအချက်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အပြည့်အဝအခမဲ့ဖွင့်လှစ်ထုတ်ပြန်မှု ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်အလေးချိန်များနှင့် ကုဒ်များကို MIT လိုင်စင် [34] အောက်တွင် ရရှိနိုင်သည်၊ ကွန်ပျူတာဆော့ဖ်ဝဲတွင် အခွင့်အရေးအများဆုံး လိုင်စင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Developer များနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက်၊ ၎င်းသည် အလွန်ကြီးမားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများရှိသည်။

• ကျယ်ပြန့်သောအသုံးပြုခွင့်များ: MIT လိုင်စင်သည် မင်္ဂလာနယ်ပယ်တွင် သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင်နယ်ပယ်တွင် အနည်းငယ်သာ ကန့်သတ်ချက်များဖြင့် မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ လိုင်စင် သတိပေးချက်ကို ထည့်ပါက အခြားအရာများကို လွတ်လပ်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အများပြည်သူသုံးမရသော စည်းကမ်းများ သို့မဟုတ် အထူးခွင့်ပြုချက်များ လိုအပ်သော မော်ဒယ်များနှင့် အလွန်ကွာခြားမှု ဖြစ်သည်။ အခြားသောအရာများတွင် စတားတပ်များနှင့် ကုမ္ပဏီများသည် DeepSeek-OCR ကို ထုတ်ကုန်များ (ပိတ်ထားသောထုတ်ကုန်များတောင်ဖြစ်) တွင် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ မရှိပဲ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် တကယ့်ကို ဖွင့်လှစ်သော ဆန်းသစ်မှု ဖြစ်သည်။
• တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်မှု: Hugging Face ပေါ်တွင် အလေးချိန်များ နှင့် GitHub ပေါ်တွင် ကုဒ်များ ရှိနေခြင်းသည် မည်သည့်အရာမျှ ဖုံးကွယ်ထားခြင်း မရှိကြောင်း ဆိုလိုသည်။ တီထွင်သူများသည် မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်ပုံကို စစ်ဆေးနိုင်ပြီး ဖွင့်လှစ်ပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤတိကျမှုသည် ယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်အထူးအရေးကြီးသောစာရွက်စာတမ်းများကို အပြင်သို့မပို့ချင်လျှင်၊ သုံးစွဲသူများသည် မော်ဒယ်ကို လုံးဝကိုယ်ပိုင်ပေါ်တွင် လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။
• ပေါင်းစည်းရလွယ်ကူမှု: ဖြန့်ချိထားသော မော်ဒယ်ကတ် နှင့် အသုံးပြုနည်း ဥပမာများ ပါဝင်သည်။ Python ကုဒ် အနည်းငယ်ဖြင့် (Hugging Face Transformers နှင့် trust_remote_code=True ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်မော်ဒယ်ကုဒ်ကို ဖွင့်ခွင့်ပြုပါ) သင် မော်ဒယ်ကို တင်၍ အနိမ့်ဆုံး အထောက်အထားများကို လည်ပတ်နိုင်သည်[35][36]။ DeepSeek အဖွဲ့သည် Python 3.12, Torch 2.6, Transformers 4.46, FlashAttention 2.7 စသည်ဖြင့် စမ်းသပ်ပြီးသော ပတ်ဝန်းကျင်အထုတ်အချာများကိုပါ ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်၊ ထို့ကြောင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ပြန်လည်ကြိုးစားနိုင်ပါသည်[37]။ ၎င်းသည် လက်ခံရရှိရန် ပိတ်ဆို့မှုကို လျော့ချပေးသည်။ သင်သည် AI သုတေသနသူ မဟုတ်၍လည်း စမ်းသပ်နိုင်ပါသည်။ သင်တွင် စာရွက်စာတမ်းရုပ်ပုံဖိုင် နှင့် ကောင်းမွန်သော GPU ရှိပါက မိနစ်အနည်းငယ်အတွင်း ရလဒ်များရရှိနိုင်ပါသည်။
• အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ပံ့ပိုးမှု: DeepSeek-OCR ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်မှစ၍ အလျင်အမြန် ကိုယ်စားပြုမှုရရှိခဲ့သည်။ GitHub repo သည် ဖြန့်ချိပြီး ရက်အနည်းငယ်အတွင်း 5k+ stars ရရှိခဲ့သည်[38]၊ Hugging Face တွင် မော်ဒယ်အား လိုက်လံဒေါင်းလုဒ်ဆွဲခဲ့သူများ အပါအဝင် အထူးအာရုံစိုက်မှုရရှိခဲ့သည်[39]၊ ဤအသိုင်းအဝိုင်းလှုပ်ရှားမှုသည် တီထွင်သူများအတွက် အထောက်အပံ့၊ သင်ခန်းစာများ သို့မဟုတ် အထူးသဖြင့် အခြားသူများက ကူညီပေးသော Extension များ ရှာဖွေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို အမျိုးမျိုးသော အသုံးလိုက်မှုများတွင် စမ်းသပ်နိုင်မှုကို မှတ်သားသည်။
• စိတ်ကြိုက်ပြုပြင်ခွင့်: အလေးချိန်အဖွဲ့များကို ဖွင့်ထားခြင်းသည် တီထွင်သူများကို DeepSeek-OCR ကို အထူးပြုပြင်နိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်ခြင်း ဖြစ်စေသည်။ သင့်ကုမ္ပဏီတွင် အထူးပုံစံရှိသော OCR လုပ်ငန်း (ဥပမာအားဖြင့် အင်ဂျင်နီယာရေးဆွဲချက် သို့မဟုတ် အလွန်ရှုပ်ထွေးသောစာလုံးဝိုင်းများကို ဖတ်ရှုခြင်း) ရှိပါက မော်ဒယ်ကို ထိုနယ်ပယ်အတွက် ပိုမိုလေ့ကျင့်ခြင်း သို့မဟုတ် ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။ ပိတ်ထားသော OCR API များတွင် ၎င်းအရာကို မလုပ်နိုင်ဘဲ၊ ပံ့ပိုးသူက ပေးသောအရာကိုသာ ရရှိသည်။ DeepSeek သည် R&D အဖွဲ့များကို ၎င်းပေါ်တွင် ဆန်းစစ်မှုပြုလုပ်ရန် အခွင့်အရေး ပေးသည်။ မကြာမီတွင် DeepSeek ကို အထူးပြုပြင်ထားသော ဗားရှင်းများကို တွေ့ရနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် တစ်စုံတစ်ဦးသည် သမိုင်းကြောင်းအရေးအသားလက်စွဲစာအုပ်များအတွက် DeepSeek ကို ရှေးဦးပြုပြင်ထားသော ဗားရှင်းကို ပြုပြင်နိုင်ပါသည်၊ သို့မဟုတ် ၎င်းကို PDF အကြောင်းအရာကို မေးခွန်းများဖြင့် ဖြေကြားနိုင်သော chatbot များစနစ်တွင် ပေါင်းစပ်နိုင်ပါသည်။

အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ DeepSeek-OCR ၏ MIT လွှတ်တော် အရင်းအမြစ်ဖွင့်လှစ်မှုသည် မျက်နှာကြက်သစ် OCR အတွက် ကုန်ကျစရိတ်အတားအဆီး နှင့် ဝင်ရောက်ခွင့်အတားအဆီး နှစ်ခုလုံးကို ဖယ်ရှားပေးသည်။ GPU ပါသော ဖွံ့ဖြိုးရေးသူ တစ်ဦးတည်းကပင် မိမိပတ်ဝန်းကျင်တွင် နောက်ဆုံးပေါ် ရုပ်ပုံ-ဘာသာစကား မော်ဒယ်ကို အခမဲ့ တပ်ဆင်နိုင်သည်။ ဤဒီမိုကရေစီရေး အစီအစဉ်သည် Tesseract (အရင်းအမြစ်ဖွင့်လှစ် OCR) သို့မဟုတ် Stable Diffusion (အရင်းအမြစ်ဖွင့်လှစ် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်မှု) ကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များ ရရှိသည့်အခါ တွေ့မြင်ခဲ့ရသကဲ့သို့ပင် ဖြစ်ပါသည် - သို့သော် DeepSeek ၏ စွမ်းရည်များမှာ ပိုမိုခိုင်မာသည်။ ဤသင်္ချိုင်းများသည် သေးငယ်သော စတားတပ်များ သို့မဟုတ် သုတေသနသူများသည် ထိပ်တန်းအဆင့်ရှိ OCR နှင့် စာရွက်စာတမ်း နားလည်မှုကို ၎င်းတို့၏ ပရောဂျက်များတွင် စုစုပေါင်း ပံ့ပိုးမှုများဖြင့် တိုးတက်လာစေရန် ထည့်သွင်းနိုင်ကြောင်း ဖြစ်သည်။

DeepSeek-OCR ကို Google & Amazon ၏ ပိတ်ထားသော OCR API များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်း

ဤမော်ဒယ်ဟာ Google Cloud Vision OCR နဲ့ Amazon Textract လို ရှိပြီးသားတွေကို ဘယ်လိုယှဉ်ပါသလဲ။ ဒီကွန်ရက်အခြေပြု OCR ဝန်ဆောင်မှုတွေဟာ စီရင်မှုစာရွက်စာတမ်းတွေကို လုပ်ဆောင်ဖို့ အထူးသျှမ်းပေါက်ဖြစ်ပြီး၊ တိကျမှုနဲ့ အတိုင်းအတာကြီးမှုအတွက် ကျော်ကြားပါတယ်။ အဲ့နေရာမှာ DeepSeek-OCR ရဲ့ ရောက်ရှိခြင်းက တာဝန်ထမ်းဆောင်မှု၊ ဝင်ရောက်နိုင်မှု၊ ယှဉ်ပြိုင်မှုနဲ့ တီထွင်မှုအလျင်အမြန်တို့မှာ အချို့ကွာခြားမှုတွေကို အထူးပြထားပါတယ်။

1. တိကျမှုနှင့် စွမ်းရည်: သန့်စင်ထားသော စာသားထုတ်ယူမှု အလုပ်များတွင် Google နှင့် Amazon ၏ OCR အင်ဂျင်များသည် အလွန်တိကျပြီး၊ အခြားများသော ဒေတာများအပေါ်တွင် ပြန်လည်ပြုပြင်ထားသည်။ DeepSeek-OCR သည် အဲဒီကဏ္ဍထဲသို့ ဝင်ရောက်ပြီး၊ ပရီမီယမ် (state-of-the-art) ရလဒ်များကို စံချိန်စမ်းသပ်မှုများတွင် ရရှိစေသည်။ ဥပမာ၊ စံချိန် OCR စမ်းသပ်မှုများတွင် 97–98% တိကျသော စာသားတိုက်ရိုက်ကိုက်ညီမှု၊ သင့်လျော်သော ဖိအားအဆင့်များတွင် ရရှိသည်။ DeepSeek သည် အခြားမကြာသေးမီက သုတေသန OCR မော်ဒယ်များ (GOT-OCR 2.0, Mineru 2.0) ထက် ရှေ့ပြေးပြီး၊ သက်သာသော token အရေအတွက်ကို အသုံးပြုသည်။ အလေ့အကျင့်အရ DeepSeek သည် ပုံနှိပ်ထားသော စာသားများ ထုတ်ယူရန်ကြောင့် ကြီးမားသော cloud API များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် DeepSeek ၏ စွမ်းရည်သည် သန့်စင်သော OCR ထက်ကျော်လွန်သည်။ ၎င်း၏ မော်ဒယ်လေးချက်များသည် အပြောင်းအလဲများကို နားလည်နိုင်ပြီး၊ ထည့်သွင်းထားသော အကြောင်းအရာများကို ဖျော်ဖြေနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ သိပ္ပံ PDF ကို ဖတ်ရင်၊ စာပိုဒ်များကို မူရင်းဖြင့်သာမက၊ PDF တွင်ရှိသော ဇယားကိုလည်း ဖျော်ဖြေနိုင်သည်။ ဇယား၏ ဒေတာကို ထုတ်ယူရင်၊ ၎င်း၏ အကြောင်းအရာကို အကျဉ်းချုပ်ရန်လည်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဇယားပုံရိပ်ကို အမှန်တကယ် HTML သို့မဟုတ် markdown ဇယားဖွဲ့စည်းမှုအဖြစ် ပြောင်းနိုင်သည်။ စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုတွင် (ပုံရိပ်၊ လူပုံများ) အစာမပါသော အရာများကို ဖော်ပြရန်လည်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။ Google Vision သို့မဟုတ် Textract ကဲ့သို့သော ပိတ်ထားသော API များသည် အထူးပြုလုပ်ဆောင်ရွက်မှုများအတွက်သာ အထူးပြုထားသည်။ (စာသားရှာဖွေခြင်း၊ ဖောင်ဒေတာထုတ်ယူခြင်း၊ စသည်တို့) - ၎င်းတို့သည် စာသားကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး၊ အခြေခံဖျော်ဖြေရေးဖွဲ့စည်းမှုကို သိရှိနိုင်သည်၊ ဒါပေမယ့် ဓာတုဇယား၏ အဓိပ္ပါယ်ကို ရေးရန် သို့မဟုတ် ဇယားကို ကုဒ်အဖြစ် ပြောင်းရန်မပြုလုပ်နိုင်ပါ။ DeepSeek သည် လူသားဖတ်သူနှင့် ပိုမှီပြီး၊ ပြောင်းလဲနိုင်သော ဖော်မတ်များတွင် ထုတ်ကုန်များကို ထုတ်နိုင်ပြီး ရောနှောထားသော အကြောင်းအရာများကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် OCR ကိရိယာတစ်ခုသာမက၊ အထွေထွေရေးရာ စာရွက်စာတမ်း နားလည်မှုမော်ဒယ် ဖြစ်စေသည်။ ဒါ့အပြင် ပိတ်ထားသော ဝန်ဆောင်မှုများသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်ရဲ့ရုပ်သွင်ပြင်ကို အထူးပြုထားပြီး၊ ဒါပေမယ့် အဲဒီဝန်ဆောင်မှုများသည် အနည်းရွေးသောအရာများကို သတ်မှတ်ထားသည်။ DeepSeek သည် ပိုပြီး ပွင့်လင်းသော စွမ်းရည်ကို ထောက်ပံ့သည်။ ထွက်ရလဒ်သည် သင်မေးသောအရာအတိုင်းအရ ("ဒါကို Markdown သို့ ပြောင်းပါ", "အမည်များနှင့် အီးမေးများအားလုံးကို ထုတ်ယူပါ", "ဒီအကြောင်းအရာကို အကျဉ်းချုပ်ပါ" စသည်တို့) မှာ ရရှိနိုင်ပါသည်၊ ၎င်း၏ LLM လက္ခဏာကို အသုံးပြုပါသည်။
2. ဝင်ရောက်နည်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း: အဓိကခြားနားချက်မှာ သင် ၎င်းတို့ကို ဘယ်လို အသုံးပြုချင်သလဲ ဖြစ်သည်။ Google နှင့် Amazon OCR သည် cloud ဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်ပြီး၊ သင်၏ ရုပ်ပုံများ (သို့မဟုတ် PDF) ကို ၎င်းတို့၏ API သို့ ပေးပို့ပြီး၊ ရလဒ်များကို ပြန်လည်ရရှိသည်။ သင့်အတွက် အထောက်အကူဖြစ်သည်မှာ သိပ္ပံပညာလိုအပ်မှုမရှိဘဲ၊ ရိုးရှင်းသော REST API ခေါ်ဆိုမှုဖြင့် ပေါင်းစပ်မှုကို အလိုအလျောက် အရွယ်အစားပြောင်းနိုင်သည်။ ကန့်သတ်ချက်မှာ သင်၏ လျှို့ဝှက်ဖြစ်နိုင်သော စာရွက်စာတမ်းများကို ပြင်ပဆာဗာသို့ ပေးပို့ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ သုံးစွဲမှုအလိုက်ငွေကြေးပေးရမည်ဖြစ်သည်။ DeepSeek-OCR သည် အခမဲ့ဖြစ်စေသည်။ မော်ဒယ်ကို ဒေါင်းလုပ်လုပ်ပြီး၊ သင်၏ hardware တွင် ပြုလုပ်ပါ။ ပေါင်းစပ်မှုမှာ နည်းနည်းပိုအလုပ်ရလဒ်ရှိနိုင်သော်လည်း (GPU ပတ်ဝန်းကျင်တည်ဆောက်ခြင်း၊ ကုဒ်တွင် မော်ဒယ်ကို ခေါ်ခြင်း)၊ ပြင်ပအဖြစ်အားမလိုအပ် - လျှို့ဝှက်မှုနှင့် လိုက်နာမှုအတွက် အရေးကြီးသည်။ ကျန်းမာရေးသို့မဟုတ် တရားဝင်ကုမ္ပဏီများက နေ့စဉ် လျှို့ဝှက်စာရွက်စာတမ်းများကို တတိယပါတီ cloud များသို့ တင်ရန် မအားမနာဖြစ်သည်။ DeepSeek ဖြင့် အချက်အလက်ကို အပြည့်အဝ ရှိနိုင်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်အရ၊ သင်၏ စာရွက်စာတမ်းများ အမြဲတမ်းရှိလျှင်၊ သင့်ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်ကို ပြုလုပ်ခြင်းသည် အလွန်ထိရောက်သော ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်နိုင်သည်။ Cloud OCR API များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် 1,000 စာမျက်နှာစီဖြင့် ငွေကြေးပေးရသည်။ အဲဒီကုန်ကျစရိတ်သည် ပိုပြီး သတ်မှတ်ထားသော GPU သို့မဟုတ် cloud instance တွင် တစ်ကြိမ်ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် ပုံမှန်အဆင့်အထိ ရရှိနိုင်သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ DeepSeek ကို ဝင်ရောက်ရန် ကန့်သတ်ချက်မရှိပါ - အကန့်အသတ်မရှိ၊ အခကြေးငွေမရှိ၊ ပတ်ဝန်းကျင်ကို အပြည့်အဝ ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ ပြန်လည်အကျိုးရှိသည်မှာ သင်၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို စီမံခန့်ခွဲရမည်ဖြစ်သော်လည်း၊ အများအတွက် လွတ်လပ်မှုအတွက် ကြိုဆိုခြင်းဖြစ်သည်။
3. ပြောင်းလဲနိုင်မှုနှင့် ထုံးစံပြုပြင်ခြင်း: ပိတ်ထားသော OCR ဖြေရှင်းချက်များသည် အခြေအနေမပြောင်းသော ကမ်းလှမ်းချက်များဖြစ်သည်။ သင်၏ ကဏ္ဍနှင့် မကိုက်ညီလျှင် (ဥပမာ၊ လက်ရေးဖတ်ရန် သို့မဟုတ် အထူးကျွမ်းကျင် ဘာသာစကားများကို ဖတ်ရန်)၊ သင်၏ လိုအပ်ချက်များအတွက် အထူးပြုပြင်မှုမရှိပါ။ DeepSeek ကဲ့သို့သော ပြင်ပမော်ဒယ်ဖြင့် သင့်ကို အပြည့်အဝ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ သင့်ကဏ္ဍဒေတာ (ဥပမာ၊ လက်ရေးနမူနာများ သို့မဟုတ် အထူးကျွမ်းကျင်ဘာသာစကားစာရွက်စာတမ်းများ) ဖြင့် မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်ပြုပြင်နိုင်ပြီး၊ သင့်လိုအပ်ချက်များအတွက် အထူးပြုပြင်မှုကို အထောက်အကူပြုသည်။ ထုတ်ကုန်ဖော်မတ်ကို prompt များဖြင့် ပြုပြင်နိုင်သည် - ဥပမာ၊ DeepSeek ကို JSON ဖြင့် ထုတ်ကုန်ထုတ်ရန်၊ သို့မဟုတ် markdown syntax ကို ဖွဲ့စည်းရန် မေးပါ။ မော်ဒယ်၏ LLM DNA သည် OCR ရလဒ်များကို ဘယ်လို ဖော်ပြရမည်ဆိုသည်ကို လမ်းညွှန်နိုင်သည်။ Google/Amazon API များသည် များသောအားဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော ထုတ်ကုန် schema များကို ဖြစ်ပေသည်။ ထို့အပြင်၊ DeepSeek ကို ပေါင်းစပ်လုပ်ငန်းစဉ်များထဲသို့ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ DeepSeek ကို အသုံးပြုရန်၊ သင့်ရဲ့ စဉ်းစားချက်ထုတ်ယူမှုကို ထုတ်ယူပြီး၊ ၎င်းကို အခြားမော်ဒယ်တစ်ခုထဲသို့ စစ်ဆေးရန် သို့မဟုတ် လူသား-အတွင်းအလှည့်စနစ်ထဲသို့ ဖြတ်သန်းနိုင်သည်။ ပိတ်ထားသော API များနှင့် သင်၏ ပိုက်လိုင်းဖြင့် ကန့်သတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် DeepSeek ၏ အလေးချိန်ပေးမှုသည် ကြီးထွားမှုကို ဖန်တီးရန် အခွင့်အလမ်းကို ပေးသည်။ ပိတ်ထားသော ဖြေရှင်းချက်များသည် "သင်မြင်မြင်သည်မှာ သင်ရရှိသောအရာဖြစ်သည်"။ ဒီပြောင်းလဲနိုင်မှုသည် လျင်မြန်သော စွမ်းဆောင်မှုမြှင့်တင်မှုကို အထောက်အကူပြုသည် - DeepSeek ပေါ်တွင် အခြေခံထားသော အပြောင်းလဲမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ ပိတ်ထားသော API များကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ခြင်း မဖြစ်နိုင်သော သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်အထူးပြုသော အသုံးပြုမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။
4. တီထွင်မှုအမြန်နှုန်း: ပြင်ပ source မော်ဒယ်များသည် သုတေသနပေါင်းစပ်မှုများအားဖြင့် လျင်မြန်စွာ ကြီးထွားသည်၊ ပိတ်ထားသော ဝန်ဆောင်မှုများသည် အတွင်းပိုင်းအဖွဲ့အစည်းများဖြင့်သာ အကောင်အထည်ဖော်မည်ဖြစ်သည်။ DeepSeek-OCR ကို ထုတ်ပြန်ခြင်းဖြင့်၊ သုတေသနပညာရှင်များသည် ၎င်း၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို စစ်ဆေးပြီး၊ ထောက်ပံ့မှုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ တစ်စုံတစ်ယောက်က ၎င်းကို 2× ပို၍ လျင်မြန်စေရန် သို့မဟုတ် ပို၍ တိကျစေရန် နည်းလမ်းကို ရှာဖွေရင်၊ ထောက်ပံ့မှုများကို ပွင့်လင်းပြောဆိုနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ မော်ဒယ်ကို edge အသုံးပြုမှုအတွက် ဖျက်သိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် အရည်အသွေးချဲ့ထွင်မှုကို ပြုလုပ်ရန် ပြည်သူ့အဖွဲ့ကြီးတစ်ခုဖြင့် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ပိတ်ထားသော ပံ့ပိုးသူများသည် ၎င်းတို့၏ OCR နည်းပညာကို လစဉ် သို့မဟုတ် နှစ်အနည်းငယ်တစ်ကြိမ်မှသာ ပြုပြင်ပြောင်းလဲသည်၊ အသုံးပြုသူများသည် ဘယ်အရာကို ပြောင်းလဲပြီဆိုတာ မသိနိုင်နိုင်ဘူး။ ပြင်ပမော်ဒယ်များတွင် တီထွင်မှုအမြန်နှုန်းသည် ပူပင်စွာ ကြီးထွားအောင်ပြုလုပ်သည်။ LLM အကွာအဝေးတွင် ပြင်ပ LLM များသည် အဓိကလက်မောင်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို လစဉ်အတွင်း အလိုလိုကျော်လွန်နိုင်သည်။ ဒီထက်ပိုကြီးသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ DeepSeek ၏ ဖြန့်ချိမှုသည် Google/AWS နှင့် ယှဉ်ပြိုင်သော စံချိန်စမ်းသပ်မှုကို အားပြင်းစွာ စမ်းသပ်စေမည်၊ ၎င်းသည် မည်သည့်ကဏ္ဍတွင် အနည်းငယ်ကျန်ရင်၊ အဲဒီကို မည်သည့်နည်းဖြင့် အထူးပြုပြင်နိုင်သည်ကို အားလုံးစိတ်ဝင်စားနေမည်။ ဒါ့အပြင်၊ ပြင်ပဖြေရှင်းချက်ရဲ့ ဖွင့်မထားသော အစိတ်အပိုင်းသည် ဝန်ဆောင်မှုများ၏ စျေးနှုန်းနှင့် လက္ခဏာများကို ဖိအားပေးနိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီများက ကုန်ကျစရိတ် ကို ဖြတ်သန်းရန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုသူများကို စွန့်လွှတ်ရန် ပြင်ပမော်ဒယ်များသို့ ပြောင်းလဲလာလျှင် cloud OCR ဝန်ဆောင်မှုများသည် စျေးနှုန်းတိုးချဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် အခြား cloud ကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုကို ပို seamless ပြုလုပ်ခြင်း စသဖြင့် အသစ်သော အထူးပြု features များကို ပေးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကြီးထွားမှုကို အထောက်အကူပြုသော တိကျမှုဖြစ်သည်။ OpenAI ၏ CEO Sam Altman က အနောက်နှစ်အတွင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ "ကျွန်ုပ်တို့သည် သမိုင်း၏ မှားသောဘက်တွင် ရှိနေသည်ဟု အမှန်တကယ်ထင်ပါသည် [ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့်] ပြီး၊ အခြားသော ပြင်ပ source မော်ဒယ် မဟာဗျူဟာကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်သည်။" ဒီအကြောင်းပြောကြားမှုသည် DeepSeek ကဲ့သို့သော ပြင်ပမော်ဒယ်များသည် အမြန်တိုးတက်မှုကို ပြသခဲ့သည်ဟု သိရှိပါသည်။ OCR ကဏ္ဍတွင် DeepSeek-OCR သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဖြစ်သော ကမ်းလှမ်းချက်များ၏ အထူးပြု features များကို ပြန်လည်စဉ်းစားစေမည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းအပေါ်သက်ရောက်မှု- အဖွင့်အလေးချိန်မြင်ကွင်း-ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် Big Tech

DeepSeek-OCR ၏ပွဲဦးထွက်သည် AI ၏ကျယ်ပြန့်သောလှိုင်းတွင် ပါဝင်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည် - ဖွင့်လှစ်ထားသော အလေးချိန် မြင်ကွင်း-ဘာသာစကား မော်ဒယ်များ (VLMs) ၏ အနိမ့်လှိုင်း။ အတိတ်ကာလများတွင်၊ cutting-edge အမျိုးမျိုးသော မော်ဒယ်များ (OCR, ပုံအကြောင်းပြချက်ရေးခြင်း သို့မဟုတ် VQA လုပ်ဆောင်သော မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော) သည် အများအားဖြင့် ပိုင်ဆိုင်မှုအရိပ်အမြွက် သို့မဟုတ် ပညာရေးဆိုင်ရာ သက်သေခံမှုများသာဖြစ်ခဲ့သည်။ ယခု အခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အထူးပြောင်းလဲမှုကို မြင်ရပါသည်။ နောက်ဆုံးနှစ်တစ်နှစ် သို့မဟုတ် နှစ်နှစ်အတွင်းတွင်၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် သုတေသနအဖွဲ့များ - အများအားဖြင့် Big Tech ဧရိယာမှ ပြင်ပတွင်ရှိသော - သည် စွမ်းရည်ထူးခြားသော VLM များကို ဖွင့်လှစ်ထားသော အရင်းအမြစ်များဖြင့် ထုတ်လုပ်နေပါသည်။ DeepSeek ကိုယ်တိုင်သည် ဤလှုပ်ရှားမှု၏ မျက်နှာစာမှာနေခဲ့သည်။ သူတို့၏ အစောပိုင်းထုတ်လွှင့်မှုများ၊ 2024 အနှောင်းတွင် DeepSeek-VL2 စီးရီး (3B, 16B, 27B MoE မော်ဒယ်များ) ကဲ့သို့သော၊ သည်အစောပိုင်း ဖွင့်လှစ်ထားသော မြင်ကွင်း-ဘာသာစကားစနစ်များဖြစ်သည်[48][17]။ ဤမော်ဒယ်များသည် dynamic image tiling နှင့် latent attention ကဲ့သို့သော နည်းပညာအသစ်များကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ အထူးပြုမြင်ကွင်းဒေတာကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်သည်[49][17]။ အသစ်သော DeepSeek-OCR သည် ဤအခြေခံအဆောက်အအုံပေါ်တွင် တည်ဆောက်ပြီး၊ စာရွက်စာတမ်းနားလည်မှုနှင့် အလျင်မြန်ဆုံးကွန်ထရိုက်ရှင်းကို ဦးတည်ထားသည်။ အရေးကြီးသော အချက်မှာ၊ ဤမော်ဒယ်အားလုံးသည် အများသူငှာ အလေးချိန်များနှင့် မျှဝေထားသော AI မျိုးစုံကို လူထုသုံးစွဲနိုင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်တူသည်။

ဒီလမ်းကြောင်းဟာ ပိတ်ပင်ထားတဲ့ အကြီးစားကုမ္ပဏီတွေကို ယှဉ်ပြိုင်မှုဖိအားကိုပေးနေပါတယ်။ သမိုင်းကြောင်းအရ မော်ဒယ်တစ်ခုကို “မြင်နိုင်” လို့ “ဖတ်နိုင်” စေချင်ရင် Google Vision လို ဝန်ဆောင်မှုတွေကိုအသုံးပြုရမယ်၊ ဒါမှမဟုတ် စျေးကြီးတဲ့ ပိုင်ဆိုင်မှုဆော့ဖ်ဝဲတွေကို ပေးသွင်းရမယ် (ဒါမှမဟုတ် အဟောင်းဆုံးသော open tools များဖြစ်သော Tesseract ကိုအသုံးပြုရမယ်၊ အဲဒါတွေကတော့ အများကြီးမပြည့်စုံပါဘူး)။ အခုတော့ DeepSeek-OCR လို open models များနဲ့ (နောက်ထပ်တွေ၊ ဥပမာ Alibaba ရဲ့ Qwen-VL သို့မဟုတ် Meta ရဲ့ open image-text models) က developers တွေကို အကြီးစားပံ့ပိုးသူရဲ့ ecosystem ကိုမချည်နှောင်ပဲ ရွေးချယ်မှုတွေ ပေးနေပါတယ်။ ဒီဖွင့်လှစ်မှုက ဖွင့်ထားတဲ့ models မဟုတ်တဲ့နည်းလမ်းနဲ့ မရနိုင်တဲ့ နည်းလမ်းနဲ့ innovation ကိုမြန်ဆန်စေပါတယ်။ ဥပမာ တက္ကသိုလ်ဌာနတစ်ခုက DeepSeek ရဲ့ အလေးချိန်တွေကိုယူပြီး visually-rich question answering အတွက် fine-tune လုပ်ပြီး Google သို့မဟုတ် OpenAI ရဲ့ပါဝင်မှုမလိုဘဲ နိုင်ငံတကာရဲ့ စံပြမော်ဒယ်အသစ်တစ်ခုကို ချနင်းနိုင်ပြီဖြစ်ပါတယ်။ စုပေါင်းတိုးတက်မှုက အံ့သြစရာကောင်းပါတယ်- တစ်ခုသော အကဲဖြတ်ချက်အရ ပိတ်ပင်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေက အစပိုင်းမှာ ခေါင်းဆောင်မှုရခဲ့ပေမယ့် open-source ထုတ်ဝေမှုတွေက အောင်မြင်မှုမှာ မြန်မြန်ဆန်ဆန် gap ကိုဖြည့်ပြီး သုတေသနသစ်လမ်းကြောင်းတွေကို ဆောင်ကြဉ်းနေပါတယ် [45][46]။ Vision-language domain မှာတော့ ပွင့်လင်းမော်ဒယ်တွေက image-to-markup (ဥပမာ၊ ကိုယ်ပိုင်ပုံစံတွေကိုကုဒ်ပြောင်းခြင်း) သို့မဟုတ် multimodal reasoning လိုတာဝန်တွေကို ယှဉ်ပြိုင်မှုဖိအားကိုပေးနေပါတယ်၊ အဲဒါတွေကတော့ အင်တာနယ်သုတေသနတွင် အထူးလမ်းကြောင်းဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။

ဖွင့်လှစ်ထားသော အလေးချိန် VLM များ၏ ရှိနေမှုကလည်း ပိုမိုရှင်းလင်းသော သုတေသန ယဉ်ကျေးမှုကို အားပေးသည်။ DeepSeek-OCR ၏ နည်းပညာရေးရာအစီရင်ခံစာနှင့် မော်ဒယ်ကိုရရှိနိုင်မှုကြောင့် သုတေသနပြုသူများသည် အဆိုပြုချက်များကို အတည်ပြုနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို အခြေခံ၍ ဆက်လက်တည်ဆောက်နိုင်သည် - ဥပမာ၊ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်စာရွက်များအပေါ် 97% ရာခိုင်နှုန်းကို ပြည့်မီမှု အဆိုကို စမ်းသပ်ခြင်း။ ၎င်းသည် 'အခုလိုလုပ်နိုင်တာက ကုမ္ပဏီအနည်းငယ်သာရှိသည်' မှ 'လူမှုအသိုင်းအဝိုင်း ရှိမည်သူမဆို ထပ်မံလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တိုးချဲ့နိုင်သည်' သို့ ပုံစံပြောင်းသည်။ Pure text LLM ကမ္ဘာတွင် ၎င်းကို ဘယ်လိုတွေ့မြင်ခဲ့သလဲဆိုတာကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ခဲ့ကြပြီ - Meta ၏ LLaMA (တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ဖွင့်လှစ်ထားသည်) သည် 2023 တွင် တီထွင်မှုများစီးဆင်းလာစေခဲ့ပြီး 2025 မုတ်ဆတ်အစောပိုင်းတွင် DeepSeek ၏ R1 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် အပြည့်အစုံဖွင့်လှစ်ထားပြီး ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော 'အဓိက ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှု' အဖြစ် ချီးမွမ်းခြင်းခံခဲ့ရသည်။ ၎င်းမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခွင့် ကန့်သတ်ချက်များမရှိသော ပထမဆုံး ရှေ့တန်းအဆင့်မော်ဒယ်အဖြစ် ရည်ညွှန်းခဲ့သည့်အပြင် ပိတ်ပင်ထားသော မော်ဒယ် ကြိုးပမ်းသူများအထဲတွင် ဝိညာဉ်ရှာခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ ယခု DeepSeek-OCR သည် ဗစ်ရှင်-စာသား AI သို့ ၎င်းတို့၏ အာရုံစိုက်မှုကို ယူဆောင်လာသည်။

စက်မှုဇုန်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ခေါင်းဆောင်တွေလည်း ဒီစိတ်ကူးတွေနဲ့ပတ်သက်ပြီးစိတ်ဝင်စားကြပါတယ်။ နာမည်ကြီး AI သုတေသနပြုသူ Andrej Karpathy က DeepSeek-OCR ရဲ့လမ်းစဉ်အပေါ်မှာမှတ်ချက်ပေးခဲ့ပြီး အခါခါမှာပုံတွေကို LLM ထဲမှာ input အဖြစ်သုံးတာက စာသားအမျိုးမျိုးထက် ပိုထိရောက်ပြီး ဖျော်ဖြေရန်ကောင်းနိုင်ပါတယ်လို့ဆိုခဲ့ပါတယ်[52][53]။ သူက တစ်ပုံထဲမှာ အက္ခရာအများအပြားကို encode လုပ်နိုင်တယ် (အချက်အလက်ထူထပ်မှုပိုများတယ်) လို့ပြောပြခဲ့ပြီး ပုံတွေက စာသားတွေမပါဘဲ format တွေ (အက္ခရာပုံစံ၊ အပြောင်းအလဲ) အလိုအလျောက်ပါဝင်နေပါတယ်လို့ဆိုခဲ့ပါတယ်[53][54]။ သူ့အမြင်အရ DeepSeek-OCR စာတမ်းက အနာဂတ်မှာ ပုံ input ကာလရှည် context များကို model ထဲထည့်သွင်းတဲ့နည်းလမ်းအဖြစ် နေရာယူလာနိုင်တယ် လို့ပြောပြခဲ့ပြီး “ဘာသာစကား” model တွေကို ပိုပြီးထွေပြားတဲ့ “အချက်အလက်” model တွေအဖြစ် ပြန်သတ်မှတ်နိုင်ပါတယ်[55][56]။ ထင်မြင်ချက်ခေါင်းဆောင်များထံမှ အမြင်များက ဒီလိုသုတေသနဖွင့်လွင့်မှုတွေက ဘယ်လိုလမ်းကြောင်းအသစ်တွေကိုမီးမောင်းထိုးနိုင်တယ်ဆိုတာကို ပြသနေပါတယ်။ ပုံတွေကို context အဖြစ်သုံးစွဲမှုက trend ဖြစ်လာရင် DeepSeek လို စမ်းသပ်မှုတွေကအခြေခံကောင်းနေမှာပါ။ Karpathy က ဒီရလဒ်တွေကိုမြင်ပြီးနောက် “ပုံ input ကိုသာပံ့ပိုးတဲ့ chatbot တစ်ခုကိုချက်ချင်းတီထွင်ဖို့ကိုယ်ကိုယ်ထိန်းချုပ်ရပါမယ်” လို့ဆိုခဲ့ပါတယ်[57] – ဒီစိတ်ကူးက အလွန်ကောင်းမွန်ပေမယ့် လက်တွေ့ပြဿနာတွေရှိနေဆဲကို အနားမခံတဲ့ စကားလုံးဖြစ်ပါတယ်။ အဓိကအချက်က ဖွင့်လွင့်ထားတဲ့ model တွေက ဖွင့်လွင့်ထားတဲ့ဆွေးနွေးချက်နဲ့စူးစမ်းမှု ကိုဖျော်ဖြေရန်ကောင်းပါတယ်။ စိတ်ကူးတွေကပုဂ္ဂလိကလျှို့ဝှက်ချက်တွေဖြစ်နေခြင်းမရှိဘဲ ကွာတွင်လျှင်ဆီခိုင်ရောက်တဲ့လယ်ပြင်ထဲပါဝင်လာပါတယ်။

ယှဉ်ပြိုင်မှုအရ အလေးချိန်ကင်းမဲ့မော်ဒယ်ရဲ့လမ်းကြောင်းဟာ တစ်ချိန်က ပိတ်ထားသော အရင်းအမြစ်မြင်ကွင်း-ဘာသာစကားစနစ်များ၏ ဦးဆောင်မှုကို ယခုအခါ လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ အထူးသဖြင့် တရုတ်နည်းပညာဌာနများက ထူးခြားသည့် အဖွင့်မော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာများကို များစွာ ထုတ်လွှင့်နေပြီး အချို့ကဏ္ဍများတွင် အနောက်တိုင်း၏ ကြိုးပမ်းမှုများနှင့်လည်းမျှသာ၊ သို့မဟုတ် ကျော်လွန်နိုင်ပြီးဖြစ်သည်[58]။ DeepSeek သည် တရုတ်စတင်လုပ်ငန်း (ဟန်ကျိုးမှ) ဖြစ်ပြီး အဖွင့်အရင်းအမြစ်ဖြင့် လေ့လာမှုများကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ထူးချွန်မှုဖြစ်စေသည်[1][59]။ အရှေ့-အနောက် အဖွင့်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် လူတိုင်းအတွက် တိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်စေပါသည်။ ကြီးမားသော နည်းပညာကုမ္ပဏီများက သတိပြုမိကြပြီး - တချို့က သက်ဆိုင်ရာနည်းလမ်းဖြင့် တုံ့ပြန်မှုများပြုလုပ်နေကြသည် (ဥပမာ၊ Meta က Segment Anything ကဲ့သို့သော မြင်ကွင်းမော်ဒယ်များကို အဖွင့်အရင်းအမြစ်ဖြင့် ထုတ်လွှင့်ခြင်း၊ သို့မဟုတ် OpenAI က သေးငယ်သော မော်ဒယ်များကို အနည်းငယ် အဖွင့်အရင်းအမြစ်ဖြင့် ပြုလုပ်ခြင်း)[47][60]။

ကြီးမားတဲ့ပုံရိပ်မှာ MIT လိုင်စင်အောက်မှာ DeepSeek-OCR 3B ထွက်ရှိခြင်းဟာ ဖွင့်လွှင့်ပြသသော AI တိုးတက်မှုမှာ နောက်ထပ်အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာလည်း အတွေ့အကြုံ၊ ကျွမ်းကျင်မှု၊ လက်တွေ့အသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု (E-E-A-T) ကို အသိုင်းအဝိုင်းအနေဖြင့် ဖော်ပြနေပါတယ်။ ကျွမ်းကျင်သော AI ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် သူတို့၏ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် မော်ဒယ် "အတွေ့အကြုံ" ကို အများသို့ ဖွင့်လှစ်ဝေမျှခြင်းက ယုံကြည်မှုနှင့် ပူးပေါင်း၍ အလုပ်လုပ်နိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ ဖွံ့ဖြိုးသူများနှင့် လုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကကျသောကတော့ နောက်ဆုံးပေါ် OCR ဟာ နည်းပညာ ကြီးကြပ်သူများထံတွင်သာမဟုတ်တော့ပါ - အားလုံးလိုအပ်သည့် ပရိသတ်က ဘယ်သူမဆို သူတို့၏ အက်ပ်များထဲတွင် တည်ဆောက်နိုင်သည့် ပေးပို့အရင်းအမြစ် ဖြစ်သည်။ AI လောကအတွက်ဆိုရင် ဖွင့်လှစ်မှုက မြန်ဆန်သော တီထွင်မှုကို ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်ဟု သတိပေးနေပါတယ်။ မော်ဒယ်၏ အကြောင်းအရာများကို ဖျဉ်ပြစ်နိုင်စွမ်းနှင့် ရှုမြင်စာသား အလုပ်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းသည် သစ်လွင်သော အမျိုးအစားသစ် အက်ပ်လီကေးရှင်းများနှင့် ပိုမို ထိရောက်သော MoE VLM ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မှုများကို လေ့လာရန် သင်္ကေတပေးနိုင်ပါသည်။ ပိတ်ထားသော ကြီးကြပ်သူများသည် အခု အသိပေးချက်ရရှိနေသည် - ဖွင့်လှစ်အသိုင်းအဝိုင်းသည် မြန်ဆန်စွာ တိုးတက်နေပြီး ဆက်လက် အသိအမှတ်ပြုရန် (နှင့် ကျင့်ဝတ်ရှိမှု၊ အများပြည်သူ အသိအမှတ်ပြုမှုရှိရန်) ဖွင့်လှစ်မှုကို လက်ခံရမည်ဟု ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ သတင်းတစ်ခုအရဆိုရင် DeepSeek သည် LLM များကို ဖွင့်လှစ်သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သိပ္ပံသုတေသန စီမံကိန်းအဖြစ် တိုးတက်မှုကို အားပေးခဲ့သည်ဟု ဖော်ပြထားသည်၊ ပိတ်ထားသော “Manhattan Project” နောက်ကွယ်တွင် ထိုကဲ့သို့ဖြစ်နေပြီး ပိတ်ထားသော ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် သူတို့၏ အနေအထားကို ပြန်လည် စဉ်းစားနေကြသည်။

အဆုံးသတ်

DeepSeek 3B MoE OCR သည် ဆန်းသစ်သောသုတေသနများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် mixture-of-experts transformer ကို ကြိုးစားပြီး ဖန်တီးထားသော vision encoder နှင့် ပေါင်းစပ်ထား၍ အထင်ကရ context length အကန့်အသတ်များကို ဖျက်စီးသည်။ ဂျာနယ်ပညာရှင်များသည် token တစ်ခုစီအတွက် အထူးပြုကျွမ်းကျင်သူများကို ဖွင့်ပြီး၊ ဓာတ်ပုံများကို စာသားအလုပ်များအတွက် ပထမတန်းစား input အဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်းကြောင့် ဆန့်ကျင်နေသည်။ လက်တွေ့တွင် ၎င်းသည် ၁၀× လျှော့ချမှုဖြင့် lossless နီးပါးသော OCR ဖျော့ဖျောင်းမှုကို ရရှိသည်။ အမှန်တကယ်သော စာရွက်စာတမ်းများ၏ စိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး၊ ဘာသာစကားများနှင့် ပုံစံများစွာတွင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ထို့အတူ ထိပ်ဆုံးအရေးကြီးသည်မှာ ၎င်း၏ ရည်မှန်းချက်ဖြစ်သည် - ဒီအားကောင်းစွာသော နည်းပညာများသည် နည်းပညာကြီးများ၏ အဆုံးအမလျှောက်ခံကြောင်း ယခုအချိန်တွင် MIT လိုင်စင်ဖြင့် ဖွင့်လှစ်ထားသော open-source မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ DeepSeek-OCR ကို ဖွင့်လှစ်ခြင်းအားဖြင့် ၎င်း၏ ဖန်တီးသူများသည် ကမ္ဘာအနှံ့နေ ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးသူများအား အင်အားပြင်းသော ကိရိယာဖြင့် အသင့်ပြင်ဆင်ပေးပြီး ပိတ်ထားသော ပေးသူများအား စိန်ခေါ်မှုကို ပစ်ချလိုက်သည်။

ဒီထုတ်ကုန်ကနေ အမြင်-ဘာသာစကား မော်ဒယ်ကို သင့်စက်ရုံထဲမှာ ထည့်သွင်းနိုင်ပါတယ်။ API ခေါ်ဆိုမှုတစ်ခုစီအတွက် ငွေပေးချေရန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုကန့်သတ်ချက်များကြောင့် စိုးရိမ်ရန် မလိုတော့ပါဘူး။ သင်က သိပ္ပံစာတမ်းအပြည့်အစုံကို Markdown အဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း၊ အချိုးကျသောဇယားများနှင့် သင်္ချာကို မှန်ကန်စွာ ထုတ်ယူခြင်း၊ မျက်မြင်မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းကဲ့သို့သော တာဝန်များကို အောင်မြင်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး မော်ဒယ်ကို နားလည်၊ ချိန်ညှိ သို့မဟုတ် ချက်ချင်း အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ ဤကဲ့သို့သော တစ်ခုတည်းသော OCR စနစ်တွင် ယခုလို အလျင်အမြန် အသုံးပြုနိုင်ခြင်း မရှိခဲ့ပါ။

ကဏ္ဍအတွက် DeepSeek-OCR သည် အရည်အသွေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တွင် ပိတ်ထားသော ဖြေရှင်းချက်များနှင့် အရည်အသွေးပိုင်းတွင် အဆင့်ပြိုင်ရန် (တခါတလေ ကျော်လွန်ရန်) ဘာသာပေါင်းစုံကြိုးပမ်းမှုများသည် မည်သို့ ဆက်လက်မြှင့်တင်နေသည်ကို ကောင်းစွာ ပြသသည်။ ၎င်းသည် ကွာဟမှုများကို သက်သေပြနေသော လက်တွေ့ကိုထပ်ဆင့်တိုးမြှင့်ထားသော Stable Diffusion နှင့် LLaMA ကူးယူထားသည့် NLP ကဏ္ဍမှ Vision-Language OCR တွင် DeepSeek မှ ရရှိခဲ့သော နမူနာအသစ်များကို သတ်မှတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ DeepSeek-OCR အပေါ် အခြေခံ၍ မြန်ဆန်သော စမ်းသပ်မှုကာလကို မြင်တွေ့ရနိုင်ပါသည်- အထူးပြုထားသော ဗားရှင်းများ၊ အကြီးစားနောက်ဆက်တွဲမော်ဒယ်များ (DeepSeek-OCR 16B MoE ဖြစ်နိုင်ပါသလား?) နှင့် ပွင့်လင်းသော OCR ပိုက်လိုင်းများနှင့် UI ကိရိယာများထဲသို့ ပေါင်းစပ်ခြင်း။ အဆုံးသတ်ရရှိသူများမှာ AI အင်္ဂါရပ်များ၏ မြန်ဆန်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုသော ကိရိယာများတွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ရွေးချယ်မှုတို့ကို ခံစားရမည်ဖြစ်သည်။

အနှောင့်ချုပ်အားဖြင့် DeepSeek 3B MoE သည် OCR မော်ဒယ်ထက် ပိုမိုသောအရာဖြစ်ပြီး - AI ၏ နောက်ထပ်အဆင့်ကို ကြိုဆိုသောအခါတွင် ပိုင်ရှင်စနစ်များက အစွမ်းကုန်ထားသည့် နယ်ပယ်များတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အဓိကဖြစ်စေသော အဖွဲ့ဝင်အမျိုးမျိုး မော်ဒယ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် OCR နှင့် ရှည်လျားသောစာရွက်နားလည်မှုတွင် သုတေသနနှင့် အက်ပလီကေးရှင်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပွဲပြင်ကိုညီမျှစေသည်။ အထူးပြည့်စုံသော အဖွဲ့ဝင်မော်ဒယ်ကို လက်ခံခြင်းဖြင့် အဖွဲ့ဝင်အသိုင်းအဝိုင်းသည် အားပြင်းသော သတင်းစကားကို ပေးပို့သည်။ AI တိုးတက်မှု၏ အနာဂတ်သည် အကြီးစားအနည်းငယ်များသာမက လူသိများသောသူများအတွက်လည်းဖြစ်နိုင်သည်။ DeepSeek-OCR က ပြသသည့်အတိုင်း တစ်ခုပုံစံကြီးကို ကိုင်တွယ်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ၎င်းကို ကြည့်ခြင်းဖြစ်သည် - အတော်ကြီးသောမော်ဒယ်ကို ကိုင်ထားခြင်းဖြင့် မည်သူမဆို အခုကြည့်နိုင်ပြီ။

အရင်းအမြစ်များ: ဤစစ်တမ်းကိုစုစည်းရန်အတွက် အာဏာရှိသောကိုးကားချက်များနှင့်စာရွက်များကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး အခြားသောထောက်ခံချက်များအနက် DeepSeek-OCR နည်းပညာဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာနှင့်မော်ဒယ်ကဒ်[8][50], South China Morning Post နှင့် MarkTechPost ထံမှ သတင်းအချက်အလက်များ[1][24], AI ကျွမ်းကျင်သူများဖြစ်သော Andrej Karpathy ထံမှ အမြင်များ[53][56], နှင့် Google/Amazon OCR ဝန်ဆောင်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ထားသောအချက်အလက်များ[41][44] ပါဝင်သည်။ ဤအရင်းအမြစ်များသည် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံအသေးစိတ်၊ လုပ်ဆောင်ချက်စွမ်းရည်တင်ပြချက်များနှင့် စက်မှုလက်မှုအခြေအနေကို အတည်ပြုကာ DeepSeek-OCR ၏ အရေးပါမှုကို မှန်ကန်တိကျသောအချက်အလက်ဖြင့် အပြည့်အဝ ဖျော်ဖြေရန် အထောက်အထားပေးသည်။

[1] [6] [59] DeepSeek သည် အမြင်အာရုံကို အသုံးပြုပြီး စာသားအဝင်ကို ပုံသဏ္ဍာန်ဖျော့ဖျားစေသော မော်ဒယ်အသစ်ကို မိတ်ဆက်လိုက်ပြီ | South China Morning Post

https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3329707/deepseek-unveils-multimodal-ai-model-uses-visual-perception-compress-text-input

[2] [3] [9] [10] [11] [12] [15] [18] [23] [27] [28] [32] DeepSeek OCR ရောက်ရှိလာပြီ။ DeepSeek OCR ကို အခမဲ့ ဘယ်လိုအသုံးပြုမလဲ? | Mehul Gupta မှ | Data Science in Your Pocket | ၂၀၂၅၊ အောက်တိုဘာ | Medium

https://medium.com/data-science-in-your-pocket/deepseek-ocr-is-here-37096b562bb0

[4] [5] DeepSeek-OCR: နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြု၍ စာသားများ အမြန်ဆုံး 처리သည် - သတင်းနှင့် စာရင်းအင်း - IndexBox

https://www.indexbox.io/blog/deepseek-releases-multimodal-model-for-text-compression/

[7] [38] GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/tree/main

[8] [13] [14] [16] [19] [20] [21] [22] [24] [25] [26] [29] [30] [31] [33] [37] [50] DeepSeek က အခုတင်မိခဲ့တဲ့ 3B OCR မော်ဒယ်: မြင့်မားတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိတဲ့ OCR နဲ့ ဖွဲ့စည်းထားတဲ့ စာရွက်များကို ပြောင်းလဲဖို့ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားတဲ့ 3B VLM - MarkTechPost

https://www.marktechpost.com/2025/10/20/deepseek-just-released-a-3b-ocr-model-a-3b-vlm-designed-for-high-performance-ocr-and-structured-document-conversion/

[17] [48] [49] DeepSeek-AI သည် DeepSeek-VL2 စီးရီးကို ဖွင့်လှစ်ပြီ: 3B, 16B, နှင့် 27B ပါရာမီတာများဖြင့် မော်ဒယ်သုံးခုကို Mixture-of-Experts (MoE) ပုံစံဖြင့် ရှုမြင်ကဏန်း AI တွင် ပြန်လည်ဖန်တီးနေသည် : r/machinelearningnews

https://www.reddit.com/r/machinelearningnews/comments/1hfclw6/deepseekai_open_sourced_deepseekvl2_series_three/

[34] [35] [36] [39] [40] deepseek-ai/DeepSeek-OCR · Hugging Face

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

[41] [42] [43] [44] AWS နှင့် Google Vision (OCR အင်္ဂါရပ်များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း) | IronOCR

https://ironsoftware.com/csharp/ocr/blog/compare-to-other-components/aws-vs-google-vision-comparison/

[45] [46] [47] [51] [58] [60] ပွင့်လင်းမှုနှင့် ပိတ်ပင်မှု: ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ အနာဂတ်အတွက် တိုက်ပွဲ | American Civil Liberties Union

https://www.aclu.org/news/privacy-technology/open-source-llms

[52] [53] [54] [55] [56] [57] Andrej Karpathy က DeepSeek-OCR စာတမ်းအပေါ် မှတ်ချက်ပေးခဲ့သည် - ပုံရိပ်ထည့်သွင်းမှုသည် အကြီးစားဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက် လမ်းကြောင်းသစ်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်

https://www.aibase.com/news/22136