文書 VLM のコスト・品質ギャップを解消する手法

arXiv cs.CL ・ 2026-09-01

原題: Closing Cost-Quality Gap in Document VLMs: Difficulty-Aware Data Curation and Quality-Adjusted Deployment Economics

AI による要約

大規模文書からの構造化抽出を効率化する文書 VLM システムを提案する。35B（3B アクティブ）の MoE モデルを導入し、難易度に応じたデータキュレーションで品質を維持しつつコストを 10 分の 1 に削減する。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv cs.CL）をご確認ください。