深度学习实战50-构建ChatOCR项目:基于大语言模型的OCR识别问答系统实战
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战50-构建ChatOCR项目:基于大语言模型的OCR识别问答系统实战，该项目是一个基于深度学习和大语言模型的OCR识别问答系统的实战项目。该项目旨在利用深度学习技术和先进的大语言模型，构建一个能够识别图像中文本，并能够回答与文本相关问题的系统。
在这个项目中，我们首先需要收集训练数据，包括标注好的图像和对应的问题与答案。使用paddleOCR构建一个OCR模型，用于从图像中提取文字信息。然后引入一个ChatGLM大语言模型，用于根据输入的问题生成回答。大语言模型可以具备理解文本语义和生成连贯回答的能力。我们可以将问题和OCR识别的结果提供给大语言模型，生成相应的回答。
为了提高系统的性能，其中细节部分使用一些技巧来提升问答过程的连贯性和准确性。
ChatGLM大语言模型的部署请看：
手把手教你本地CPU环境部署清华大模型ChatGLM-6B，利用量化模型，本地即可开始智能聊天，达到ChatGPT的80%