मुफ़्त ओएलएम ओसीआर ऑनलाइन: पीडीएफ को संपादन योग्य पाठ में बदलें
ओएलएमओसीआर के साथ किसी भी पीडीएफ/छवि से पाठ निकालें। ओएलएम द्वारा संचालित और एआई के साथ संवर्धित, स्कैन किए गए दस्तावेज़ों को सेकंडों में संपादन योग्य, खोज योग्य पाठ में बदलें।
मुफ़्त ओसीआर सेवा
हमारे OCR टूल के साथ मुफ्त में शुरुआत करें। पहले 3 पृष्ठों से बिना किसी शुल्क के टेक्स्ट निकालें।
एआई-संवर्धित सटीकता
हमारी ओसीआर तकनीक दस्तावेज़ संदर्भ का विश्लेषण करने के लिए उन्नत एआई का उपयोग करती है, जो जटिल लेआउट से भी अत्यधिक सटीक पाठ निष्कर्षण सुनिश्चित करती है।
एकाधिक प्रारूप समर्थन
स्कैन किए गए कागजात, फ़ोटो, स्क्रीनशॉट और पीडीएफ सहित विभिन्न दस्तावेज़ प्रकारों को लगातार उच्च-गुणवत्ता वाले परिणामों के साथ संसाधित करें।
ओएलएमओसीआर उदाहरण
कार्रवाई में ओएलएमओसीआर के वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का अन्वेषण करें। देखें कि हमारी एआई-संचालित ओसीआर तकनीक विभिन्न प्रकार के दस्तावेजों - हस्तलिखित नोट्स से लेकर जटिल पीडीएफ तक - को सटीक, संपादन योग्य टेक्स्ट में कैसे बदल देती है।
प्रत्येक उदाहरण ओएलएमओसीआर की विभिन्न दस्तावेज़ प्रकारों को संभालने की क्षमता को दर्शाता है, जो मूल दस्तावेज़ और उच्च सटीकता के साथ निकाले गए टेक्स्ट आउटपुट दोनों को दिखाता है।
मूल दस्तावेज़
निकाला गया पाठ
Abstract We present OLMo 2, the next generation of our fully open language models. OLMo 2 includes dense autoregressive models with improved architecture and training recipe, pretraining data mixtures, and instruction tuning recipes. Our modified model architecture and training recipe achieve both better training stability and improved per-token efficiency. Our updated pretraining data mixture introduces a new, specialized data mix called Dolmino Mix 1124, which significantly improves model capabilities across many downstream task benchmarks when introduced via late-stage curriculum training (i.e. specialized data during the annealing phase of pretraining). Finally, we incorporate best practices from Tülu 3 to develop OLMo 2-Instruct, focusing on permissive data and extending our final-stage reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR). Our OLMo 2 base models sit at the Pareto frontier of performance to compute, often matching or outperforming open-weight only models like Llama 3.1 and Qwen 2.5 while using fewer FLOPs and with fully transparent training data, code, and recipe. Our fully open OLMo 2-Instruct models are competitive with or surpassing open-weight only models of comparable size, including Qwen 2.5, Llama 3.1 and Gemma 2. We release all OLMo 2 artifacts openly—models at 7B and 13B scales, both pretrained and post-trained, including their full training data, training code and recipes, training logs and thousands of intermediate checkpoints. The final instruction model is available on the Ai2 Playground as a free research demo.
मूल्य योजनाएं
मांग पर खरीदें, कोई सब्सक्रिप्शन शुल्क नहीं, जीवन भर की वैधता
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सुझाव
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मुफ़्त ओएलएम ओसीआर ऑनलाइन एक वेब-आधारित टूल है जो ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) तकनीक का उपयोग करता है, जो ओएलएम द्वारा संचालित और एआई के साथ संवर्धित है, छवियों (जैसे स्कैन किए गए दस्तावेज़, फ़ोटो या स्क्रीनशॉट) को संपादन योग्य पाठ में बदलने के लिए। यह उपयोग करने के लिए पूरी तरह से मुफ़्त है।
हालांकि विशिष्ट प्रारूप सूचीबद्ध नहीं हैं, OCR टूल आमतौर पर JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF और BMP जैसे सामान्य छवि प्रारूपों का समर्थन करते हैं। सर्वोत्तम परिणामों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों का उपयोग करना सबसे अच्छा है। आप अपनी वेबसाइट पर समर्थित प्रारूपों को स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध करना चाह सकते हैं।
OLM OCR और AI संवर्द्धन के संयोजन के कारण सटीकता बहुत अधिक है। AI त्रुटियों को ठीक करने और पहचान में सुधार करने में मदद करता है, खासकर जटिल लेआउट या कम-गुणवत्ता वाली छवियों के लिए। हालाँकि, सभी OCR की तरह, पूर्ण सटीकता की गारंटी नहीं है, खासकर हस्तलिखित टेक्स्ट या बहुत कम रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के साथ।
आपको अपनी वेबसाइट पर फ़ाइल आकार की सीमा निर्दिष्ट करनी चाहिए। एक सामान्य अभ्यास एक उचित सीमा (जैसे, 10MB, 20MB) रखना है ताकि सुचारू प्रसंस्करण सुनिश्चित हो सके और दुरुपयोग को रोका जा सके। यदि कोई सीमा नहीं है, तो यह बताएं, लेकिन बहुत बड़ी फ़ाइलों के साथ संभावित प्रदर्शन समस्याओं के लिए तैयार रहें।
हाँ, आपका दस्तावेज़ अपलोड किया जाएगा। लेकिन चिंता न करें, सभी प्रसंस्करण सर्वर साइड पर किया जाता है, और प्रसंस्करण के बाद दस्तावेज़ हटा दिया जाता है।
ओएलएम ओसीआर संभवतः कई भाषाओं का समर्थन करता है, हालांकि केवल अंग्रेजी दस्तावेजों के लिए अनुकूलित है, लेकिन आप अन्य भाषाओं को आज़मा सकते हैं।
हस्तलिखित पाठ की पहचान मुद्रित पाठ की तुलना में काफी अधिक चुनौतीपूर्ण है। एक अच्छा उत्तर होगा: \"हालांकि हमारा एआई-संचालित ओसीआर कभी-कभी हस्तलिखित पाठ को पहचान सकता है, लेकिन सटीकता मुद्रित पाठ की तुलना में कम होगी। परिणाम लिखावट की स्पष्टता और शैली के आधार पर भिन्न होंगे। सर्वोत्तम परिणामों के लिए हम मुद्रित पाठ की स्पष्ट, अच्छी तरह से प्रकाशित छवियों का उपयोग करने की सलाह देते हैं।\"
आप केवल TXT प्रारूप में निकाले गए टेक्स्ट को डाउनलोड कर सकते हैं।
यदि आप डेवलपर्स के लिए एक एपीआई प्रदान करने की योजना बना रहे हैं, तो यहां इसका उल्लेख करें। यदि नहीं, तो कहें: \"हम वर्तमान में एक सार्वजनिक एपीआई प्रदान नहीं करते हैं, लेकिन हम भविष्य में इस पर विचार कर सकते हैं।\"
ओएलएम ओसीआर की संक्षिप्त व्याख्या प्रदान करें। उदाहरण के लिए: \"ओएलएम ओसीआर एक शक्तिशाली ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन तकनीक है जो हमारी सेवा की नींव बनाती है। यह छवियों को पाठ में बदलने में अपनी सटीकता और गति के लिए जाना जाता है।\"
एआई की भूमिका समझाएं। उदाहरण के लिए: \"एआई संवर्धन ओसीआर प्रक्रिया की सटीकता में सुधार करने में मदद करता है, त्रुटियों की पहचान और सुधार करके, जटिल लेआउट को पहचानकर, और फ़ॉन्ट शैलियों और छवि गुणवत्ता में भिन्नताओं को संभालता है। यह सर्वोत्तम संभव परिणाम प्रदान करने के लिए छवियों और पाठ के विशाल डेटासेट से सीखता है।\"
संपर्क जानकारी प्रदान करें। उदाहरण के लिए: \"यदि आपके कोई अन्य प्रश्न हैं या आपको कोई समस्या आती है, तो कृपया हमसे cc@freeolmocm.com पर संपर्क करें।\"
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