前言：啥玩意儿叫视觉token啊？

太扎心了。 先说说 咱们当前天天看到的文档图片分辨率越来越较高，切图也越来越更多，最终还是结果是就是较大模型在解码时要吃掉一较大堆显存，首包时间段还特较长。你要是没听说过“视觉token”，那就想象成是图片里每一个较小格子啦。

为啥要省点儿显存？

造起来。 主流模型在编码时一般动辄需要上千视觉 token，才能把细节全都搬回来。当前这个时候一张 A100‑80G 卡只能塞七张左右的文档图，投入成本较高得吓人，效果也不太良好。

因为文档图片的分辨率以及切图数量的不断提升， 开源更多模态较大模型的文档明白性能有了显著提升，只是这也引起视觉特征在较大模型解码时占用了过更多的视觉 token，造成了过较高的显存占用以及过较长的首包时间段。

mPLUG‑DocOwl 系列到底是干啥子的？

mPLUG‑DocOwl 是利用更多模态较大模型进行 OCR‑free 文档明白的一系列前沿探索工作岗位。简洁它不靠传统方式 OCR，而是直接让 LLM 看图像，然后给答案。

最崭新版本 DocOwl 2 的牛逼点

最崭新更多模态较大模型 mPLUG‑DocOwl 2， 仅以 324 个视觉 token 表示单个文档图片，在更多个不同更多页文档问答 Benchmark 上超越此前 SOTA 最终还是结果是。

拭目以待。 在训练上， 采用三阶段训练框架，兼顾更多页和单页文档问答效果，具备更多页文字识别、更多页文档结构解析以及带有相关页码的详细阐述能力。

显存、首包时间段到底省了更多更少个？

太治愈了。 △单个 A100‑80G 最更多能支持文档图片 的数量以及首包时间段 在结构上， 仅用 324 个视觉 token 表示每页较高清文档图片，较大幅节省显存、减较低首包时间段。

技术手段细节：怎么做到只用324个token？

也是没谁了。 UReader 首次提出利用切图的策略来处理较高清文档图片，这种办法当前已经成了主流。其实核心思路很简洁：把整张较大图切成很更多较小块，然后每块只抽几个关键点特征，再喂给 LLM。

我跟你交个底... 考虑到目前全部的更多模态较大模型都会把视觉特征对齐到文本空间范围， 而且 NLP 那边已经证实文本信息能够压缩得很厉害，同时也保留绝较大一部分语义。于是作者们就较大胆猜测——把较高清文档图片的视觉 token 在和 LLM 对齐后同样能够压缩，同样还能保留布局和文字的较大概意思。

模型结构乱糟糟说明

DocOwl 1.0 首次提出基于更多模态较大模型进行文档明白方面的更多任务指令微调； DocOwl 1.5 提出统一结构学习了解， 将更多个不同 benchmark 的开源效果提升较高于 10 个点，成为更多模态较大模型在文档明白方面的最主要对比基准，佛系。。

并且在 A100‑80G 单卡条件下做到分辨率为 1653x2339 的文档图片一次性最更多支持输入 60 页！这数字听起来很牛逼，但实际情况是受限于坚硬件和 batch size，还得看实际部署情况，YYDS！。

为哪些文档图片比普通图片更吃 token？

这是因为普通图片最主要是颜色、 纹理这一些信息，而文档图片里还有较更多文字，需要把各个字都编码进去。所以天然会消耗更更多 token。 我直接起飞。 这里面有一个较小技巧， 就是先把文字信息压成向量，再跟布局信息一起打包，这样整体 token 数就能降下来。

实战经验：怎么玩转 DocOwl 2?

• 准备数据：把 PDF 或者扫描件先转成 PNG/JPG，然后按页面切成 224×224 左右的较小块。
• 配合 Tokenizer：采用官方提供给的 visual tokenizer，把每块图像映射成最更多 324 个 token。如果较高于，就自动丢掉一些较低十分沉关键度特征。
• 跑推理：A100‑80G 单卡一次能塞进 60 页左右，首包时间段约几秒到十几秒不等。
• 后处理：LMM 给出的答案往往会带点儿噪音，需要加一层简洁规则过滤。

常见坑 & 较小技巧

*坑一*：直接喂原始较高清图进去会炸显存！一定要先切图并且压 token，否则卡死，嗐...。

来一波... *坑二*：LLM 那边 prompt 写得太较长，会引起输出缓慢甚至超时。保持 prompt 简洁，只写关键问题即可。

*技巧*：如果你只有 RTX 3090 那么只能一次喂进几页，用循环批处理方式模拟 “一次60页”。这样虽然缓慢一点，但投入成本较低，冲鸭！。

阿里8B 模型 + 324 visual token = 更多页文件看得懂？

总归一句话——阿里通义测试室 mplug 团队真实的把“更少一部分 token 较细节有点儿乱， 有时候跑起来会报错，但只要你按上面步骤走，一般都能看到比老方法更良好的 Q&A 效果，而且显存占用和首包时间段明显持续下降。想省钱又想玩较高级 AI 文档明白，那就赶紧去 GitHub 把代码 clone 下来玩玩吧！

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