AIGC的技术在不断地演变，要让大模型更好地识别并增强理解，大模型预训练很关键。在传统的NLP预训练中，模型主要依赖于文本信息，来学习文档中的语义和语法规则，而文档图形预训练则引入了图形信息，使得模型能够更好地利用视觉信息来理解文档内容。

文档图形预训练，是一种新型的自然语言处理（NLP）预训练方法，它的基本思想是利用文档中的图形信息，来增强模型对文档内容的理解能力。

NVIDIA的全新AI预训练模型

通常，文档图形预训练采用以下步骤：

1.数据收集

从大规模的文档数据集中收集各种类型的文档，并将这些文档转化为数字化格式，以便在计算机上进行处理和分析。

2. 文本和图形特征提取

对于每个文档，提取出文本信息和图形信息。文本信息通常包括单词、短语、句子等，而图形信息则包括表格、图表、图像等。这些特征被用作模型输入，以便训练出能够理解和处理这些信息的模型。

3. 模型训练

采用深度学习模型，如Transformer、BERT等，对文本和图形特征进行联合训练。这种训练方法可以使得模型更好地理解文档内容，并将文本和图形信息融合在一起，以便提高模型的性能和准确率。

4. 模型评估和调优

在预训练完成后，采用相关指标对模型进行评估，如准确率、精度、召回率等。根据评估结果，对模型进行调优和改进，以提高其性能和准确率。

文档图形预训练具有哪些优点呢？

首先是提高模型的理解能力。通过引入图形信息，文档图形预训练可以使得模型更好地理解文档内容，并更好地处理和理解文档中的复杂语义和语法结构。

其次，它能增强模型的泛化能力，联合训练文本和图形特征，可以提高模型的泛化能力，使得模型在处理不同类型的数据时具有更好的表现。

另外，文档图形预训练可以 提高模型的可解释性。通过文档图形预训练，可以将模型输出解释为可读的文本或图形表示，从而提高了模型的可解释性和可靠性。