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## 模型简介 ## 模型简介
BaichuanMed-OCR-72B是基于Qwen2.5-VL-72B-Instruct 基座模型，利用我们精心构建与策展的医疗报告数据集进行微调（fine-tuned）而成的专用模型。该数据集涵盖了医疗报告图像及其对应的问答对（QAs, Question-Answer pairs）。该模型经过专门的领域适配（domain adaptation），旨在对医疗报告图像执行高精度的光学字符识别（OCR），并基于提取的内容进行智能问答。 BaichuanMed-OCR-72B是基于Qwen2.5-VL-72B-Instruct 基座模型，利用我们精心构建与策展的医疗报告数据集进行微调（fine-tuned）而成的专用模型。该数据集涵盖了医疗报告图像及其对应的问答对（QAs, Question-Answer pairs）。该模型经过专门的领域适配（domain adaptation），旨在对医疗报告图像执行高精度的光学字符识别（OCR），并基于提取的内容进行智能问答。
核心能力: 核心能力:
- 鲁棒的OCR识别能力（Robust OCR Capability）：能够精准识别医疗报告图像中复杂的文本内容，有效应对医疗文档中多样的排版、手写体及专业术语挑战。 - 鲁棒的OCR识别能力（Robust OCR Capability）：能够精准识别医疗报告图像中复杂的文本内容，有效应对医疗文档中多样的排版、手写体及专业术语挑战。
- 结构化Markdown输出（Structured Markdown Output）：支持将提取的关键信息以标准的 Markdown 格式输出，便于后续的数据处理、渲染及结构化分析。 - 结构化Markdown输出（Structured Markdown Output）：支持将提取的关键信息以标准的 Markdown 格式输出，便于后续的数据处理、渲染及结构化分析。
- 精准的理解与生成（Accurate Comprehension and Generation）：具备深度的语义理解能力，能够准确解析用户查询，并基于 OCR 提取的文本内容，生成逻辑严密、高度相关的回答，确保信息的准确性与一致性。 - 精准的理解与生成（Accurate Comprehension and Generation）：具备深度的语义理解能力，能够准确解析用户查询，并基于 OCR 提取的文本内容，生成逻辑严密、高度相关的回答，确保信息的准确性与一致性。
## 环境依赖 ## 环境依赖
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