DeepSeek-OCR: 情報処理の新たなマイルストーン

AI技術が急速に進化する中、画像が膨大なテキスト情報を効率的に運ぶことができることが明らかになった。今週、DeepSeekは「DeepSeek-OCR」というモデルをオープンソース化し、「コンテキスト光学圧縮」の概念を提案した。

市場での議論はまだ限られているが、この開発はAI進化の静かで重要な転換点となる可能性がある。DeepSeek-OCRはテキストを画像として処理し、ページ全体の内容を少数の「視覚トークン」に圧縮し、それをテキスト、表、チャートに戻す。

その結果、効率は10倍以上向上し、精度は97%に達する。これは単なる技術的最適化ではなく、画像が情報の効率的な運搬体であることを証明しようとする試みである。例えば、千語の記事は従来は千以上のトークンが必要だったが、DeepSeekは約100の視覚トークンで97%の精度で復元できる。

DeepSeek-OCRのシステム設計は精密機械のようで、強力なDeepEncoderと軽量なテキスト生成器で構成されている。エンコーダーはSAMの局所分析能力とCLIPのグローバル理解を組み合わせ、初期の4096トークンをわずか256に圧縮する。これが効率の核心である。

この技術が成熟し普及すれば、「トークン経済」を変革し、情報抽出を向上させ、柔軟性を高めるだろう。また、チャットボットの長期会話メモリを改善することもできる。DeepSeek-OCRの探求は、文書処理の境界を再定義し、コスト構造を最適化し、企業プロセスを革新する。