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LiteParse对表格采取了开发者称之为"优雅的偷懒"的方法。它不试图重建一个正式的表对象或Markdown网格,而是保持文本的水平与垂直对齐。由于现代大语言模型在海量ASCII艺术和格式化文本文件上进行了训练,它们通常更擅长解释空间上精确的文本块,而非重建不佳的Markdown表格。这种方法降低了解析的计算成本,同时为大语言模型保持了数据的关系完整性。
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与此同时,模型采用多教师知识蒸馏进行初始化,从DINOv3中蒸馏局部特征知识,从SigLIP2中蒸馏语言对齐特征知识。初始化后,模型经历总计约685吉标记的三阶段感知训练流程。
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