DeepSeek‑OCR 무료 온라인: 어떤 이미지에서도 97% 정확도로 텍스트 추출

요약: 문맥 압축의 새로운 패러다임

DeepSeek-OCR는 2D 광학 매핑을 통해 문맥을 압축하는 혁신적인 문서 인식 시스템입니다. 핵심 발명은 텍스트와 구조를 이차원 광학 투영 방식으로 재구성하여, 10배 압축 상태에서도 97% 정확도를 유지하고 처리 속도와 안정성을 크게 향상시키는 데 있습니다. 이 방식은 매우 낮은 활성 메모리로 대량 문서를 처리하면서 객체 수준과 구조 수준의 인식 능력을 유지합니다.

DeepSeek-OCR는 DeepEncoder(비전 인코더)와 전문가 혼합(MoE) 디코더 아키텍처를 결합하여 다양한 문서 구조와 이미지 유형에서 최첨단 성능을 발휘합니다. 복잡한 레이아웃과 표를 정확히 복원할 뿐만 아니라 차트에 대한 의미 이해도 수행하며, 대규모 생산 환경 배포를 지원합니다. 본 시스템은 하루 200,000+ 페이지의 문서를 처리해 엔터프라이즈급 요구를 충족합니다.

DeepSeek-OCR의 혁신은 어디에 있는가?

1. 매우 높은 압축률과 높은 정확도

DeepSeek-OCR의 핵심 혁신은 문자 정보를 대폭 압축하면서도 높은 정확도를 유지하는 능력에 있습니다:

9–10배 압축률에서 OCR 정확도 96%+
10배 압축률에서 OCR 정확도 97%
20배 압축률(극단적 조건)에서도 정확도 약 60%

이러한 결과는 경량 언어 모델도 압축된 시각 표현을 효과적으로 디코딩할 수 있음을 보여줍니다. 이는 더 큰 LLM이 적절한 사전 학습 설계를 통해 유사한 능력을 쉽게 습득할 수 있음을 의미합니다.

2. DeepEncoder: 낮은 활성 메모리, 높은 효율

DeepEncoder는 새로운 아키텍처로, 고해상도 입력에서도 낮은 활성 메모리와 적은 시각 토큰을 유지합니다. 핵심 특징은 다음과 같습니다:

윈도우 어텐션과 글로벌 어텐션을 순차적으로 결합한 인코딩 구성 요소
16× 컨볼루션 압축기로 밀집 글로벌 어텐션 단계 전에 시각 토큰을 선축소
대형 이미지를 처리해도 GPU 메모리 오버플로가 발생하지 않음
효율적인 메모리 및 토큰 압축으로 최적의 성능 달성

3. 최소한의 토큰으로 SOTA 성능 달성

OmniDocBench 기준에서 DeepSeek-OCR은 탁월한 효율을 보여줍니다:

100개의 시각 토큰만 사용해도 GOT-OCR2.0(페이지당 256 토큰 사용)을 능가합니다
800개 미만의 시각 토큰으로도 MinerU2.0(페이지당 평균 6000+ 토큰)보다 우수한 성능을 보입니다
엔드투엔드 모델에서 최소 시각 토큰으로 SOTA 성능을 달성합니다

4. 대규모 생산 확장성

DeepSeek-OCR은 실제 적용에서 탁월한 성능을 보여주며, 대형 언어 모델(LLM)과 시각 언어 모델(VLM)을 위한 학습 데이터를 전례 없는 규모로 생성할 수 있습니다:

단일 A100-40G GPU로 하루 200,000+ 페이지 처리
20개 노드(160개 A100-40G GPU)로 하루 3,300만 페이지 처리
대규모 문서 처리 작업의 실제 배포에 적합

DeepSeek-OCR의 기술 아키텍처

시각 인코더 비교

현재의 오픈소스 시각 언어 모델(VLM)은 세 가지 주요 유형의 시각 인코더를 사용하며, 각기 다른 장점과 제한을 가지고 있습니다:

듀얼 타워 구조(예: Vary): 제어 가능한 파라미터를 제공하지만 복잡한 이중 이미지 전처리가 필요합니다
타일 기반 방법(예: InternVL2.0): 활성 메모리를 줄이지만 과도한 분할과 많은 시각 토큰을 유발할 수 있습니다
적응형 해상도 인코딩(예: Qwen2-VL): 다양한 해상도를 유연하게 처리하지만 많은 활성 메모리 소모의 도전 과제가 있습니다

DeepEncoder는 여러 방법의 장점을 결합하고 단점을 최소화하여 메모리 효율, 토큰 수, 처리 능력 간의 균형을 이루며 이러한 제한을 해결합니다.

다중 해상도 지원

DeepEncoder는 다양한 해상도를 효율적으로 지원하도록 설계되어, 성능을 희생하거나 과도한 계산 자원을 필요로 하지 않고 다양한 크기와 복잡도의 파일을 처리할 수 있습니다.

MoE 디코더 아키텍처

디코더 구성 요소는 DeepSeek3B-MoE-A570M을 사용하며, 이는 혼합 전문가(MoE) 아키텍처로 높은 정확도를 유지하면서도 효율적인 추론을 제공합니다. 이 설계는 모델이 OCR 작업의 다양한 측면에 전문화하도록 하며, 전문가 간 지식 공유를 가능하게 합니다.

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OCR 작업 유형

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DeepSeek-OCR의 혁신은 어디에 있는가?

1. 매우 높은 압축률과 높은 정확도

2. DeepEncoder: 낮은 활성 메모리, 높은 효율

3. 최소한의 토큰으로 SOTA 성능 달성

4. 대규모 생산 확장성

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