NVIDIA เปิดตัว Llama Nemotron Nano VL

NVIDIA เพิ่งเปิดตัว Llama Nemotron Nano VL ซึ่งเป็นโมเดลภาษาภาพ (VLM) ที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันเพื่อจัดการกับงานทำความเข้าใจในระดับเอกสารด้วยประสิทธิภาพและความแม่นยำที่เหนือชั้น ระบบนวัตกรรมนี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Llama 3.1 ที่แข็งแกร่ง และรวมตัวเข้ารหัสวิชั่นที่ปรับปรุงให้คล่องตัว ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่ต้องการการแยกวิเคราะห์โครงสร้างเอกสารที่ซับซ้อนอย่างพิถีพิถัน เช่น แบบฟอร์มที่สแกน รายงานทางการเงินโดยละเอียด และแผนภาพทางเทคนิคที่ซับซ้อน

สถาปัตยกรรมแบบจำลองและภาพรวมที่ครอบคลุม

Llama Nemotron Nano VL ผสานรวม ตัวเข้ารหัสวิชั่น CRadioV2-H เข้ากับ โมเดลภาษาคำสั่ง Llama 3.1 8B ที่ปรับแต่งอย่างพิถีพิถัน ได้อย่างราบรื่น การผสมผสานอันทรงพลังนี้สร้างไปป์ไลน์ที่สามารถประมวลผลอินพุตแบบมัลติโมดัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงเอกสารหลายหน้าที่ประกอบด้วยส่วนประกอบทั้งภาพและข้อความ

สถาปัตยกรรมของโมเดลได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อประสิทธิภาพของโทเค็นที่ดีที่สุด รองรับความยาวบริบทสูงสุด 16K ในลำดับทั้งรูปภาพและข้อความ ความสามารถในการจัดการรูปภาพหลายรูปพร้อมกับอินพุตข้อความทำให้มีความเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานมัลติโมดัลรูปแบบยาว การจัดตำแหน่งวิชั่น-ข้อความที่แม่นยำทำได้โดยใช้เลเยอร์การฉายภาพขั้นสูงและการเข้ารหัสตำแหน่งแบบหมุน ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการฝังแพตช์รูปภาพ

การฝึกอบรมถูกแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนที่แตกต่างกันอย่างมีกลยุทธ์:

• เฟส 1: ใช้การฝึกอบรมล่วงหน้าของรูปภาพ-ข้อความแบบสลับกันในชุดข้อมูลรูปภาพและวิดีโอเชิงพาณิชย์ที่กว้างขวาง เฟสนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวางรากฐานแบบจำลองในข้อมูลภาพและข้อความจำนวนมาก
• เฟส 2: ใช้การปรับแต่งคำสั่งแบบมัลติโมดัลเพื่อเปิดใช้งานการแจ้งเตือนแบบโต้ตอบ ช่วยให้สามารถโต้ตอบแบบไดนามิกและการตอบสนองที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับคำค้นหาของผู้ใช้
• เฟส 3: ผสมผสานข้อมูลคำสั่งข้อความเท่านั้นอีกครั้งเพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพบนเกณฑ์มาตรฐาน LLM มาตรฐาน ปรับปรุงความเชี่ยวชาญของโมเดลในการทำความเข้าใจภาษาทั่วไปและการให้เหตุผล

กระบวนการฝึกอบรมทั้งหมดดำเนินการโดยใช้ เฟรมเวิร์ก Megatron-LLM ของ NVIDIA ด้วยตัวโหลดข้อมูล Energon ประสิทธิภาพสูง ปริมาณงานกระจายอยู่ทั่วคลัสเตอร์ที่ขับเคลื่อนโดย GPU A100 และ H100 ที่ทันสมัย ​​ทำให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพการคำนวณที่เหมาะสมที่สุด

การวิเคราะห์เชิงลึกของผลลัพธ์เกณฑ์มาตรฐานและเมตริกการประเมิน

Llama Nemotron Nano VL ได้รับการประเมินอย่างเข้มงวดบน OCRBench v2 ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อประเมินความเข้าใจภาษาภาพในระดับเอกสารอย่างครอบคลุม เกณฑ์มาตรฐานนี้ครอบคลุมงานต่างๆ รวมถึง OCR (Optical Character Recognition) การแยกตาราง และการให้เหตุผลแผนภาพ OCRBench รวมถึงชุดสะสมขนาดใหญ่ของคู่ QA ที่ผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์กว่า 10,000 คู่ ซึ่งครอบคลุมเอกสารจากโดเมนต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ กฎหมาย และการตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์

ผลการประเมินแสดงให้เห็นว่าโมเดลบรรลุ ความแม่นยำระดับแนวหน้า ในบรรดา VLM ขนาดกะทัดรัดบนเกณฑ์มาตรฐานที่ท้าทายนี้ ที่น่าทึ่งคือประสิทธิภาพของมันเทียบได้กับโมเดลที่ใหญ่กว่าและมีประสิทธิภาพน้อยกว่าอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น ตารางและคู่คีย์-ค่า) และตอบคำถามที่ขึ้นอยู่กับเลย์เอาต์

ความสามารถของโมเดลในการสรุปผลอย่างมีประสิทธิภาพข้ามเอกสารที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษและเอกสารที่มีคุณภาพการสแกนที่ลดลง เน้นย้ำถึงความแข็งแกร่งและความสามารถในการใช้งานจริงในสถานการณ์จริง

กลยุทธ์การปรับใช้ เทคนิคการหาปริมาณ และการเพิ่มประสิทธิภาพด้านประสิทธิภาพ

Llama Nemotron Nano VL ได้รับการออกแบบมาเพื่อการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น รองรับทั้งสถานการณ์การอนุมานของเซิร์ฟเวอร์และเอดจ์ NVIDIA นำเสนอ เวอร์ชันควอนไทซ์ 4 บิต (AWQ) ที่ช่วยให้การอนุมานมีประสิทธิภาพโดยใช้ TinyChat และ TensorRT-LLM เวอร์ชันควอนไทซ์นี้ยังเข้ากันได้กับ Jetson Orin และสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรอื่นๆ ซึ่งขยายการใช้งานให้กว้างขึ้น

คุณสมบัติทางเทคนิคที่สำคัญที่เอื้อต่อประสิทธิภาพและความสามารถรอบด้าน ได้แก่:

• การสนับสนุน NIM (NVIDIA Inference Microservice) แบบโมดูลาร์ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนในการผสานรวม API และอำนวยความสะดวกในการปรับใช้ที่ราบรื่นภายในสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส
• การสนับสนุนการส่งออก ONNX และ TensorRT ทำให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้กับการเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์และปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสมในแพลตฟอร์มต่างๆ
• ตัวเลือกการฝังวิชั่นที่คำนวณไว้ล่วงหน้า ซึ่งลดเวลาแฝงสำหรับเอกสารรูปภาพแบบคงที่โดยการประมวลผลข้อมูลภาพล่วงหน้า

พื้นฐานทางเทคโนโลยีหลัก

การผจญภัยลงลึกในแง่มุมทางเทคโนโลยีของ Llama Nemotron Nano VL เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องวิเคราะห์ส่วนประกอบและวิธีการฝึกอบรมแต่ละอย่างที่เอื้อต่อความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาภาพ โมเดลนี้แยกแยะตัวเองผ่านการผสมผสานสถาปัตยกรรม Llama 3.1 เข้ากับตัวเข้ารหัสวิชั่น CRadioV2-H อย่างราบรื่น ซึ่งส่งผลให้ไปป์ไลน์ที่กลมกลืนสามารถประมวลผลอินพุตแบบมัลติโมดัลได้พร้อมกัน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับความสามารถในการตีความเอกสารหลายหน้าที่เกี่ยวข้องกับส่วนประกอบทั้งภาพและข้อความ ทำให้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับแอปที่ต้องการการวิเคราะห์อย่างละเอียดของข้อตกลงเอกสารที่ซับซ้อน

จริยธรรมการออกแบบส่วนกลางหมุนรอบการใช้โทเค็นที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่ทำให้โมเดลสามารถรองรับความยาวบริบทได้ถึง 16K ในลำดับทั้งรูปภาพและข้อความ หน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่นี้ช่วยให้โมเดลสามารถเก็บรักษาและใช้รายละเอียดตามบริบทได้มากขึ้น ปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือในการมอบหมายการให้เหตุผลที่ซับซ้อนอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ความเชี่ยวชาญในการจัดการรูปภาพหลายรูปพร้อมกับอินพุตข้อความทำให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับงานมัลติโมดัลแบบขยาย ซึ่งปฏิสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบภาพและข้อความต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญ

ความสำเร็จของการจัดตำแหน่งวิชั่น-ข้อความที่แม่นยำนั้นเกิดขึ้นได้ผ่านการใช้เลเยอร์การฉายภาพที่ล้ำสมัยและการเข้ารหัสตำแหน่งแบบหมุน ซึ่งได้รับการออกแบบอย่างชาญฉลาดสำหรับการฝังแพตช์รูปภาพ กลไกเหล่านี้ทำให้แน่ใจว่าข้อมูลภาพและข้อความได้รับการซิงโครไนซ์อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นการเพิ่มขีดความสามารถของโมเดลในการแยกข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากอินพุตแบบมัลติโมดัล

ภาพรวมที่ครอบคลุมของกระบวนการฝึกอบรม

กระบวนทัศน์การฝึกอบรมสำหรับ Llama Nemotron Nano VL ถูกจัดโครงสร้างอย่างพิถีพิถันเป็นสามขั้นตอนเฉพาะ ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีส่วนช่วยในการพัฒนาชุดทักษะที่ครอบคลุมของโมเดล การแบ่งส่วนเชิงกลยุทธ์ของการฝึกอบรมช่วยให้สามารถปรับปรุงและปรับแต่งเป้าหมายได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มฟังก์ชันการทำงานที่เป็นไปได้ของโมเดลได้สูงสุด

เฟสเริ่มต้นประกอบด้วยการฝึกอบรมล่วงหน้าของรูปภาพ-ข้อความแบบสลับกันในชุดข้อมูลรูปภาพและวิดีโอเชิงพาณิชย์จำนวนมาก ขั้นตอนพื้นฐานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการมอบแบบจำลองด้วยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลภาพและข้อความ ซึ่งเป็นการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการเรียนรู้ในภายหลัง การเปิดเผยโมเดลต่อข้อมูลมัลติโมดัลที่หลากหลาย ทำให้โมเดลสามารถตรวจจับการเชื่อมโยงและรูปแบบที่ซับซ้อนครอบคลุมรูปแบบที่แตกต่างกัน

เฟสต่อมาเน้นไปที่การปรับแต่งคำสั่งแบบมัลติโมดัลเพื่อเปิดใช้งานการแจ้งเตือนแบบโต้ตอบ ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งแบบจำลองด้วยชุดข้อมูลตามคำสั่งที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้สามารถตอบสนองความคิดต่อคำถามและคำแนะนำของผู้ใช้ การแจ้งเตือนแบบโต้ตอบช่วยให้โมเดลสามารถเข้าร่วมในการโต้ตอบแบบไดนามิก โดยให้การตอบสนองที่เกี่ยวข้องตามบริบทซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจและทักษะการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง

เฟสสรุปประกอบด้วยการผสมข้อมูลคำสั่งข้อความเท่านั้นอีกครั้งเพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพบนเกณฑ์มาตรฐาน LLM มาตรฐาน เฟสนี้ทำหน้าที่เป็นขั้นตอนสำคัญในการปรับปรุงความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาของโมเดล การปรับแต่งแบบจำลองเกี่ยวกับข้อมูลข้อความเท่านั้นช่วยให้สามารถปรับปรุงความคล่องแคล่ว ความสอดคล้อง และความแม่นยำในงานด้านภาษาศาสตร์

การตรวจสอบอย่างละเอียดของผลลัพธ์และ การประเมินเกณฑ์มาตรฐาน

Llama Nemotron Nano VL ผ่านการประเมินอย่างเข้มงวดในเกณฑ์มาตรฐาน OCRBench v2 ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง ซึ่งเป็นกระบวนการตรวจสอบอย่างละเอียดที่สร้างขึ้นเพื่อประเมินความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาภาพในระดับเอกสารอย่างพิถีพิถัน เกณฑ์มาตรฐานครอบคลุมความรับผิดชอบที่หลากหลาย รวมถึง OCR การแยกตาราง และการคิดแผนภาพ การส่งมอบการประเมินแบบองค์รวมเกี่ยวกับความสามารถของโมเดลในงานประมวลผลเอกสารที่หลากหลาย

OCRBench รวมถึงการรวบรวมคู่ QA ที่ได้รับการยืนยันโดยมนุษย์จำนวนมาก ทำให้เป็นไม้บรรทัดที่น่าเชื่อถือสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองที่หลากหลาย ข้อเท็จจริงที่ว่าคู่ QA ได้รับการยืนยันโดยมนุษย์รับประกันระดับความแม่นยำและความน่าเชื่อถือในระดับสูง สร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการประเมินความสามารถของโมเดล

ผลการประเมินเผยให้เห็นว่า Llama Nemotron Nano VL บรรลุความแม่นยำที่ล้ำสมัยในบรรดา VLM ขนาดกะทัดรัดในเกณฑ์มาตรฐาน OCRBench v2 ความสำเร็จนี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าของโมเดลในการมอบหมายงานด้านความเข้าใจเอกสาร ทำให้เป็นคู่แข่งที่โดดเด่นในสาขานี้ ที่น่าทึ่งคือ ฟังก์ชันการทำงานของมันสามารถแข่งขันได้กับแบบจำลองที่ใหญ่กว่าและมีประสิทธิภาพน้อยกว่าอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในความรับผิดชอบที่เกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น ตารางและคู่คีย์-ค่า) และตอบคำถามที่ขึ้นอยู่กับเลย์เอาต์ สิ่งนี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของโมเดล โดยแสดงให้เห็นว่าสามารถบรรลุผลลัพธ์ระดับบนสุดได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก

ความสามารถของโมเดลในการสรุปผลสำเร็จในเอกสารที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษและเอกสารที่มีคุณภาพการสแกนที่ลดลง เน้นย้ำถึงความแข็งแกร่งและความสามารถในการใช้งานจริงในสถานการณ์จริง ความสามารถในการปรับตัวนี้ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ในบริบทที่หลากหลาย ซึ่งอาจพบเอกสารที่มีคุณภาพทางภาษาและภาพที่แตกต่างกัน ความสามารถในการจัดการคุณภาพการสแกนที่ลดลงมีความสำคัญเป็นพิเศษ เนื่องจากช่วยให้โมเดลรักษาสภาพของมันได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้ในขณะที่จัดการกับเอกสารที่ไม่สมบูรณ์หรือล้าสมัย

การขยายความเกี่ยวกับสถานการณ์การปรับใช้และ ขั้นตอนการหาปริมาณ

Llama Nemotron Nano VL มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ใช้งานได้จริง รองรับทั้งสถานการณ์การอนุมานของเซิร์ฟเวอร์และเอดจ์ ความสามารถรอบด้านนี้ช่วยให้สามารถปรับใช้ในบริบทที่หลากหลาย ตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์บนคลาวด์ไปจนถึงอุปกรณ์เอดจ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร

NVIDIA นำเสนอเวอร์ชันควอนไทซ์ 4 บิต ซึ่งช่วยให้การอนุมานมีประสิทธิภาพด้วย TinyChat และ TensorRT-LLM เวอร์ชันควอนไทซ์นี้ยังเข้ากันได้กับ Jetson Orin และการตั้งค่าที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรอื่นๆ ซึ่งขยายการใช้งานให้กว้างขึ้น การหาปริมาณเป็นวิธีเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญที่ช่วยลดขนาดและความต้องการในการคำนวณของโมเดล ทำให้ปรับใช้ได้มากขึ้นบนอุปกรณ์ที่มีความสามารถด้านฮาร์ดแวร์ที่จำกัด

ความเข้ากันได้ของโมเดลกับ TinyChat และ TensorRT-LLM ช่วยให้การผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ปัจจุบันเป็นไปอย่างราบรื่น ช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของ Llama Nemotron Nano VL โดยไม่ต้องแก้ไขโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่อย่างมาก ความเรียบง่ายของการผสานรวมนี้เป็นประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดและช่วยให้สามารถนำแบบจำลองไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ ความเข้ากันได้ของโมเดลกับ Jetson Orin และการตั้งค่าที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรอื่นๆ ยังขยายการปรับใช้ที่คาดหวังไปยังสถานการณ์การประมวลผลเอดจ์ ซึ่งสามารถปรับใช้บนอุปกรณ์ที่มีพลังงานและความสามารถในการคำนวณที่จำกัด เปิดโอกาสใหม่สำหรับความเข้าใจเอกสารแบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์ต่างๆ เช่น สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต และระบบฝังตัว

การตรวจสอบโดยละเอียดของคุณสมบัติทางเทคนิคที่สำคัญ

Llama Nemotron Nano VL มีตัวเลือกทางเทคโนโลยีที่หลากหลาย ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความคล่องตัว และความสะดวกในการปรับใช้ ข้อกำหนดเหล่านี้ตอบสนองความต้องการในการใช้งานที่หลากหลาย ทำให้เป็นโซลูชันที่ยืดหยุ่นสำหรับการมอบหมายงานด้านความเข้าใจเอกสารที่หลากหลาย

การสนับสนุน NIM แบบโมดูลาร์ช่วยลดความซับซ้อนในการผสานรวม API ช่วยให้การผสานรวมเข้ากับสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสเป็นไปอย่างราบรื่น NIM (NVIDIA Inference Microservice) เป็นรูปแบบการปรับใช้ที่อยู่ในคอนเทนเนอร์ ซึ่งสร้างอินเทอร์เฟซมาตรฐานสำหรับการเข้าถึงความสามารถในการอนุมาน ความเป็นโมดูลนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการนำไปใช้และการจัดการโมเดล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่ซับซ้อนซึ่งใช้ไมโครเซอร์วิสเป็นพื้นฐาน

ความช่วยเหลือของโมเดลสำหรับการส่งออก ONNX และ TensorRT รับประกันความเข้ากันได้ของการเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ ปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสมในแพลตฟอร์มจำนวนมาก ONNX (Open Neural Network Exchange) เป็นมาตรฐานเปิดสำหรับการแสดงแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้ระหว่างเฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย TensorRT คือตัวเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานประสิทธิภาพสูงและรันไทม์ของ NVIDIA ส่งมอบการเร่งความเร็วที่สำคัญบน GPU ของ NVIDIA

ตัวเลือกการฝังวิชั่นที่คำนวณไว้ล่วงหน้าช่วยลดเวลาแฝงสำหรับเอกสารรูปภาพแบบคงที่โดยการประมวลผลข้อมูลภาพล่วงหน้า การเพิ่มประสิทธิภาพนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปที่เกี่ยวข้องกับเอกสารประจำที่ ซึ่งสามารถคำนวณและนำการฝังด้วยภาพกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งช่วยลดเวลาในการอนุมานและเพิ่มประสบการณ์โดยรวมของผู้ใช้ การคำนวณการฝังด้วยวิชั่นล่วงหน้า โมเดลสามารถมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลข้อมูลข้อความ ส่งผลให้ความเข้าใจเอกสารเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความสำคัญเชิงกลยุทธ์และผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง

การเปิดตัว Llama Nemotron Nano VL ของ NVIDIA แสดงถึงการปรับปรุงที่โดดเด่นในสาขาโมเดลภาษาภาพ ซึ่งมอบการผสมผสานที่มีศักยภาพของความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่น ด้วยการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม Llama 3.1 ที่แข็งแกร่งและการผสานรวมตัวเข้ารหัสวิชั่นที่ปรับปรุงให้คล่องตัว โมเดลนี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถจัดการกับงานทำความเข้าใจในระดับเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้

ความแม่นยำที่ล้ำสมัยของโมเดลในเกณฑ์มาตรฐาน OCRBench v2 เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในความรับผิดชอบด้านความเข้าใจเอกสาร ซึ่งกำหนดมาตรฐานระดับสูงสำหรับ VLM ขนาดกะทัดรัด คณะของตนในการสรุปรวมในเอกสารที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษและเอกสารที่มีคุณภาพการสแกนที่ลดลงทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งสามารถจัดการกับคลาสและคุณสมบัติของเอกสารที่แตกต่างกันได้

ความคล่องตัวในการปรับใช้ ขั้นตอนการหาปริมาณ และข้อกำหนดทางเทคโนโลยีที่สำคัญของ Llama Nemotron Nano VL ตอกย้ำให้เป็นโซลูชันที่เปลี่ยนแปลงได้สำหรับการทำความเข้าใจเอกสาร ไม่ว่าจะปรับใช้บนเซิร์ฟเวอร์หรืออุปกรณ์เอดจ์ โมเดลนี้มีโอกาสที่จะปฏิวัติวิธีที่บริษัทและบุคคลทั่วไปโต้ตอบกับเอกสาร ปลดล็อกระดับใหม่ของประสิทธิภาพ ผลผลิต และข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่ธุรกิจยอมรับโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างค่อยเป็นค่อยไปเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน Llama Nemotron Nano VL พร้อมที่จะมีส่วนร่วมอย่างมากในการเร่งการนำเทคโนโลยีความเข้าใจเอกสารมาใช้