继续跟进【文档智能】解析进展，小红书今天又开源了一个多模态文档解析模型：基于qwen3-vl-2B参数微调训练的参数量的FireRed-OCR，与paddleocr-vl等不同的是Layout阶段采用的也是2b的模型（整体方式与mineru2.5相似）。下面来看看整体的方法。
方法
训练分三个阶段：阶段 1（预对齐）用粗标注数据（低成本、大规模）打基础，阶段 2（SFT）用精标注数据（高成本、中规模）提高精度，阶段 3（GRPO）用约束校验数据（无标注、轻量化）增强处理逻辑，如下：
阶段1：多任务预对齐
包含三个互补子任务,采用异质数据集 D p r e D_{pre} Dpre，联合训练：
- 检测与OCR（ T d e t T_{det} Tdet） ：输入文档图像，模型需同时输出文本的边界框坐标（ b i b_i bi）和对应识别文本（ t i t_i ti）。
- 区域OCR（ T r e g T_{reg} Treg）：输入图像局部裁剪区域或坐标提示（如"识别图像左上角100×100像素区域的文本"），模型输出该区域内的文本内容。该任务提升模型对局部高分辨率文本的敏感程度，解决密集文本区域的识别模糊问题。
- 全页Markdown转换（初始版）：简单的布局直接生成Markdown格式。
交叉熵损失函数：
这一阶段识别文本内容和位置，初步理解简单布局，但结构输出缺乏一致性和规范性（如表格列数混乱、标题层级错乱）。
阶段2：SFT
基于 curated 高质量数据集 D s f t D_{sft} Dsft（400k 文档-Markdown 对齐对）训练：
- 结构一致性：确保长文本生成中逻辑连贯，例如长文档的章节层级不中断、多页表格的列数保持一致，避免"碎片化输出"。
- 层级表达稳定性：严格区分语义层级，例如 Markdown 中"# 一级标题""## 二级标题"的嵌套关系、有序列表与无序列表的区分，还原原始文档的视觉层级。
- Markdown 格式标准化：统一格式表达规范，例如公式用 LaTeX、表格用标准 Markdown、加粗/斜体的符号使用一致。
- 跨语言与复杂布局：主要考虑训练数据的多样性（多语言文本等）、复杂几何布局（多列学术论文、图文混合文档、扭曲扫描件）。
其他细节：阶段1使用较粗标注（PaddleOCR-VL v1）训练通用能力，阶段2切换为精细标注（PaddleOCR-VL v1.5）优化细节。
阶段3：GRPO格式约束优化
通过RL强制约束输出结构语法，解决如未闭合的标签、无法编译的公式。
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组生成模块 ：对每个输入（图像-指令对），模型通过采样生成 G 个输出（ o 1 , o 2 , . . . , o G o_1, o_2, ..., o_G o1,o2,...,oG），形成候选输出组。
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复合奖励函数设计（ R ( o ) R(o) R(o)） ：通过四部分加权奖励引导模型生成"结构合规+内容准确"的结果，权重 λ A , λ B , λ C , λ D \lambda_A, \lambda_B, \lambda_C, \lambda_D λA,λB,λC,λD 经实验优化确定：
- 公式语法奖励（ r s y n t a x r_{syntax} rsyntax）：用轻量级 LaTeX 解析器验证公式合法性，无法编译或含非法符号则得 -1 分，合法公式按复杂度给予正分。
- 层级闭合奖励（ r c l o s u r e r_{closure} rclosure）：检查 Markdown/HTML 类标签的闭合情况（如 ** 加粗符号、table 表格标签），未闭合节点数量与惩罚正相关。
- 表格完整性奖励（ r t a b l e r_{table} rtable）：验证表格列数是否全局一致，结构为矩形且无缺失行/列得 1 分，否则得 0 分（表格是 OCR 中最易出错的结构）。
- 文本准确性奖励（ r t e x t r_{text} rtext）：计算生成文本与 SFT 阶段伪真值的归一化负编辑距离（Levenshtein Distance）。
实验结果
参考文献：Technical report：https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OCR/blob/main/assets/FireRed_OCR_Technical_Report.pdf
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多模态文档解析的开源项目模型技术方案都在《文档智能专栏》，如：
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