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P-MTP
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新的HPD-Parsing方法将VLM文档解析速度提升2.6倍
研究人员推出了一种新颖的视觉语言模型（VLM）分层并行解码范式HPD-Parsing，旨在提高文档解析效率。与现有逐页处理的方法不同，HPD-Parsing全局分析布局并并行解码块内容，显著提高了吞吐量。该系统每秒可处理4,752个令牌，在保持具有竞争力的准确性的同时，性能超过当前模型2.6倍以上。
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P-MTP框架通过5倍加速提升VLM文档解析效率
研究人员推出P-MTP，一个旨在显著加速视觉语言模型（VLM）文档解析的新框架。P-MTP采用渐进多令牌预测和渐进课程损失来管理深度前瞻扩展时的优化不稳定性。此外，还使用置信门控动态草稿来优化推理过程中的推测长度，最大限度地减少计算浪费。实验表明，P-MTP在文档解析方面可实现高达5倍的速度提升，同时精度损失极小。