Безкоштовний OLM OCR Online: перетворюйте PDF-файли в текст, який можна редагувати
Вилучайте текст з будь-якого PDF/зображення за допомогою OLMOCR. Завдяки OLM та покращенню за допомогою ШІ, перетворюйте відскановані документи в текст, який можна редагувати та шукати, за лічені секунди.
Безкоштовний сервіс OCR
Почніть безкоштовно з нашим інструментом OCR. Витягніть текст з перших 3 сторінок безкоштовно.
Точність, покращена штучним інтелектом
Наша технологія OCR використовує передовий ШІ для аналізу контексту документа, забезпечуючи високоточне вилучення тексту навіть зі складних макетів.
Підтримка кількох форматів
Обробляйте різні типи документів, включаючи відскановані папери, фотографії, скріншоти та PDF-файли з незмінно високоякісними результатами.
Приклади OLMOCR
Ознайомтеся з реальними прикладами роботи OLMOCR. Подивіться, як наша технологія OCR на основі штучного інтелекту перетворює різні типи документів – від рукописних нотаток до складних PDF-файлів – на точний текст, який можна редагувати.
Кожен приклад демонструє здатність OLMOCR обробляти різні типи документів, показуючи як оригінальний документ, так і вихідний текст з високою точністю.
Оригінальний документ
Вилучений текст
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.
Плани ціноутворення
Придбання за запитом, без підписки, дійсне протягом усього терміну
J/hVSQ
Рекомендується
J/hVSQ
J/hVSQ
J/hVSQ
Часто Задані Питання
Безкоштовний OLM OCR Online — це веб-інструмент, який використовує технологію оптичного розпізнавання символів (OCR), на основі OLM та покращений за допомогою ШІ, для перетворення зображень (наприклад, відсканованих документів, фотографій або скріншотів) у текст, який можна редагувати. Він абсолютно безкоштовний.
Хоча конкретні формати не вказані, інструменти OCR зазвичай підтримують поширені формати зображень, такі як JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF та BMP. Найкраще використовувати високоякісні зображення для оптимальних результатів. Можливо, вам варто чітко перерахувати підтримувані формати на вашому веб-сайті.
Точність дуже висока завдяки поєднанню OLM OCR та покращень на основі штучного інтелекту. ШІ допомагає виправляти помилки та покращувати розпізнавання, особливо для складних макетів або зображень з неідеальною якістю. Однак, як і у випадку з усіма OCR, ідеальна точність не гарантується, особливо з рукописним текстом або зображеннями з дуже низькою роздільною здатністю.
Вам слід вказати обмеження розміру файлу на вашому веб-сайті. Поширеною практикою є встановлення розумного ліміту (наприклад, 10 МБ, 20 МБ), щоб забезпечити плавну обробку та запобігти зловживанням. Якщо обмеження відсутнє, вкажіть це, але будьте готові до потенційних проблем з продуктивністю з дуже великими файлами.
Так, ваш документ буде завантажено. Але не хвилюйтеся, вся обробка виконується на стороні сервера, і документ видаляється після обробки.
OLM OCR, ймовірно, підтримує кілька мов, хоча оптимізований лише для англійських документів, але ви можете спробувати інші мови.
Розпізнавання рукописного тексту значно складніше, ніж друкованого. Хороша відповідь буде: "Хоча наш OCR на основі ШІ іноді може розпізнавати рукописний текст, точність буде нижчою, ніж з друкованим текстом. Результати будуть відрізнятися залежно від чіткості та стилю почерку. Ми рекомендуємо використовувати чіткі, добре освітлені зображення друкованого тексту для найкращих результатів."
Ви можете завантажити витягнутий текст лише у форматі TXT.
Якщо ви плануєте запропонувати API для розробників, згадайте про це тут. Якщо ні, вкажіть: "Наразі ми не пропонуємо публічний API, але можемо розглянути це в майбутньому."
Надайте коротке пояснення OLM OCR. Наприклад: "OLM OCR — це потужна технологія оптичного розпізнавання символів, яка є основою нашого сервісу. Вона відома своєю точністю та швидкістю перетворення зображень у текст."
Поясніть роль ШІ. Наприклад: "Покращення ШІ допомагає підвищити точність процесу OCR, виявляючи та виправляючи помилки, розпізнаючи складні макети та обробляючи варіації стилів шрифтів і якості зображення. Він навчається на величезному наборі даних зображень і тексту, щоб забезпечити найкращі можливі результати."
Надайте контактну інформацію. Наприклад: "Якщо у вас виникли інші запитання або проблеми, зв'яжіться з нами за адресою cc@freeolmocm.com."
Останні статті
Ознайомтеся з нашими останніми статтями про технологію OCR, поради та найкращі практики для вилучення тексту з зображень.
Ефективне вилучення тексту з PDF за допомогою візуально-мовних моделей —— чому olmOCR змінює правила гри
Дізнайтеся, як olmOCR перетворює обробку PDF за допомогою вилучення тексту на основі ШІ, економічної ефективності та інновацій з відкритим кодом.
Покрокова інструкція з локального розгортання olmOCR: Зробіть обробку PDF надзвичайно простою!
Покрокова інструкція з локального розгортання olmOCR: Зробіть обробку PDF надзвичайно простою!