在数字化浪潮的推动下，文档处理的需求日益增长。无论是学术研究、商业办公，还是教育领域，高效准确地解析文档都至关重要。字节跳动开源的Dolphin模型，正是为解决这一难题而生。它以其轻量级、高效的特点，在文档解析领域崭露头角。
Dolphin模型的核心在于其两阶段解析方法：先解析结构，后解析内容。这种方法模拟了人类阅读文档的习惯，首先把握文档的整体布局，然后再深入理解具体内容。在第一阶段，Dolphin模型通过分析文档图像，识别出各种元素，如标题、段落、表格、公式等，并按照自然阅读顺序生成元素序列。这一步骤至关重要，它为后续的内容解析奠定了基础。
第二阶段，Dolphin模型以第一阶段生成的元素作为锚点，并行解析内容。这意味着模型可以同时处理文档中的多个元素，大大提高了处理速度。针对不同类型的元素，Dolphin模型采用不同的解析策略。例如，对于表格，模型会尝试提取单元格内容，并生成HTML格式的表格；对于公式，模型则会识别并输出LaTeX格式。
Dolphin模型在多种文档解析任务上表现出色，其性能甚至超越了GPT-4.1和Mistral-OCR等模型。更令人称道的是，Dolphin模型仅有322M参数，体积小、速度快，非常适合在资源受限的环境中使用。目前，Dolphin的代码和预训练模型已经公开，方便开发者使用和研究。
Dolphin模型的主要功能涵盖了文档解析的各个方面：
- 布局分析：Dolphin模型能够精准识别文档中的各种元素，包括标题、图表、表格、脚注等，并按照自然阅读顺序生成元素序列。这为后续的内容提取和理解奠定了基础。布局分析是文档解析的第一步，也是至关重要的一步。一个准确的布局分析，能够帮助模型更好地理解文档的结构和内容。
- 内容提取：Dolphin模型可以将整个文档页面解析为结构化的JSON格式或Markdown格式，便于后续处理和展示。结构化的数据格式使得文档内容可以被轻松地导入到各种应用程序中，进行进一步的分析和利用。无论是JSON还是Markdown，都是非常流行的结构化数据格式，具有良好的通用性和可扩展性。
- 文本段落解析：Dolphin模型能够准确识别和提取文档中的文本内容，支持多语言（如中文和英文）。文本是文档的核心组成部分，准确的文本解析是文档理解的基础。Dolphin模型对多语言的支持，使得它可以处理来自世界各地的文档。
- 公式识别：Dolphin模型支持复杂公式的识别，包括行内公式和块级公式，输出LaTeX格式。公式在学术论文和技术文档中占据重要地位，准确的公式识别对于理解文档内容至关重要。LaTeX是一种专业的排版系统，广泛应用于数学、物理学、计算机科学等领域。Dolphin模型输出LaTeX格式的公式，方便用户进行编辑和修改。
- 表格解析：Dolphin模型支持解析复杂的表格结构，提取单元格内容并生成HTML格式的表格。表格是组织和展示数据的重要方式，准确的表格解析对于数据分析至关重要。HTML是一种用于创建网页的标准标记语言，Dolphin模型生成HTML格式的表格，方便用户在网页上展示和使用。
- 轻量级架构：Dolphin模型参数量为322M，体积小，运行速度快，适合在资源受限的环境中使用。在移动设备和嵌入式系统中，资源通常非常有限。Dolphin模型的轻量级架构使得它可以在这些设备上高效运行，满足用户的需求。
- 支持多种输入格式：Dolphin模型支持处理多种类型的文档图像，包括学术论文、商业报告、技术文档等。不同类型的文档具有不同的结构和格式，Dolphin模型的多样性输入支持使得它可以适应不同的应用场景。
- 多样化的输出格式：Dolphin模型支持将解析结果输出为JSON、Markdown、HTML等多种格式，便于与不同系统集成。不同的系统和应用可能需要不同格式的数据，Dolphin模型的多样化输出格式使得它可以与各种系统无缝集成。
Dolphin模型的技术原理主要包括两个方面：页面级布局分析和元素级内容解析。
在页面级布局分析方面，Dolphin模型采用Swin Transformer对输入的文档图像进行编码，提取视觉特征。Swin Transformer是一种强大的视觉Transformer模型，具有良好的特征提取能力。基于解码器生成文档元素序列，每个元素包含其类别（如标题、表格、图表等）和坐标位置。这一阶段的目标是按照自然阅读顺序生成结构化的布局信息。
在元素级内容解析方面，Dolphin模型根据第一阶段生成的布局信息，从原始图像中裁剪出每个元素的局部视图。用特定的提示词（prompts），对每个元素进行并行内容解析。例如，表格用专门的提示词解析HTML格式，公式和文本段落共享提示词解析LaTeX格式。解码器根据裁剪后的元素图像和提示词，生成最终的解析内容。
Dolphin模型的应用场景非常广泛：
- 学术研究：Dolphin模型可以解析论文中的文本、公式和图表，助力文献整理和数据分析。科研人员可以利用Dolphin模型快速提取论文中的关键信息，提高研究效率。
- 商业办公：Dolphin模型可以提取商业文档的关键信息，便于合同审查和报告生成。商务人士可以利用Dolphin模型快速处理大量的商业文档，提高工作效率。
- 教育领域：Dolphin模型可以将教材和试卷数字化，支持在线学习和多语言教学。教师和学生可以利用Dolphin模型创建和使用数字化的教材和试卷，提高教学效果。
- 技术开发：Dolphin模型可以解析技术文档，方便代码管理和技术交流。开发人员可以利用Dolphin模型快速理解和使用技术文档，提高开发效率。
- 日常应用：Dolphin模型可以快速处理日常文档，提高办公效率。普通用户可以利用Dolphin模型快速处理各种文档，提高生活质量。
Dolphin模型的开源，无疑将加速文档解析技术的发展。我们期待更多的开发者能够参与到Dolphin项目中来，共同推动文档解析技术的进步。
Dolphin模型的项目地址如下：
- GitHub仓库：https://github.com/bytedance/Dolphin
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/ByteDance/Dolphin
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.14059
- 在线体验Demo：http://115.190.42.15:8888/dolphin/
总而言之，Dolphin作为字节跳动开源的文档解析大模型，凭借其独特的两阶段解析方法、轻量级架构和广泛的应用场景，为文档处理领域带来了新的可能性。随着技术的不断发展和完善，Dolphin有望在未来发挥更大的作用。
