Inhaltsverzeichnis
Herausforderung 1: Hochauflösende Bildtexterkennung
△Abbildung 1: DocOwl 1.5-Modellstrukturdiagramm
△Abbildung 2: Formadaptives Schneidmodul.
Herausforderung 2: Allgemeines Verständnis der Dokumentstruktur
Herausforderung 3: Anleitung
Herausforderung 4: Einführung von externem Wissen
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Apr 02, 2024 am 11:31 AM
ai 数据 开源 键值对

Multimodales DokumentenverständnisFähigkeit neues SOTA!

Das Alibaba mPLUG-Team hat das neueste Open-Source-Werk mPLUG-DocOwl 1.5 veröffentlicht, das eine Reihe von Lösungen für die vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des universellen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung von externem Wissen vorschlägt .

Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an.

Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist ebenfalls einfach zu handhaben:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Erläutern Sie außerdem ausführlich das Dokumentverständnis:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Sie müssen wissen, dass „Dokumentverständnis“ derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle ist. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen Verwenden Sie hauptsächlich OCR-Systeme zum Lesen von Text. Durch die Erkennung und das Textverständnis mit LLM können gute Fähigkeiten zum Verstehen von Dokumenten erzielt werden.

Aufgrund der unterschiedlichen Kategorien von Dokumentbildern, Rich Text und komplexem Layout ist es jedoch schwierig, ein universelles Verständnis von Bildern mit komplexen Strukturen wie Diagrammen, Infografiken und Webseiten zu erreichen.

Die derzeit beliebten multimodalen Großmodelle QwenVL-Max, Gemini, Claude3 und GPT4V verfügen alle über starke Fähigkeiten zum Verständnis von Dokumentenbildern, Open-Source-Modelle haben jedoch nur langsame Fortschritte in dieser Richtung gemacht.

Alibabas neue Forschung mPLUG-DocOwl 1.5 gewann SOTA bei 10 Dokumentenverständnis-Benchmarks, verbesserte sich um mehr als 10 Punkte bei 5 Datensätzen, übertraf Wisdoms 17.3B CogAgent bei einigen Datensätzen und erreichte 82,2 beim DocVQA-Effekt.

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Neben der Fähigkeit, einfache Antworten auf den Benchmark zu geben, kann DocOwl 1.5-Chat durch eine kleine Menge „detaillierter Erklärung“ (Begründung) Feinabstimmung der Daten auch die Fähigkeit haben, zu erklären im Detail im Bereich multimodaler Dokumente, der ein großes Anwendungspotenzial hat.

Das Alibaba mPLUG-Team investiert seit Juli 2023 in die multimodale Dokumentverständnisforschung und hat nacheinander mPLUG-DocOwl, UReader, mPLUG-PaperOwl, mPLUG-DocOwl 1.5 veröffentlicht und eine Reihe großer Dokumentverständnismodelle und Open-Source-Modelle veröffentlicht Trainingsdaten.

Dieser Artikel beginnt mit der neuesten Arbeit mPLUG-DocOwl 1.5 und analysiert die wichtigsten Herausforderungen und wirksamen Lösungen im Bereich „multimodales Dokumentenverständnis“.

Herausforderung 1: Hochauflösende Bildtexterkennung

Im Gegensatz zu allgemeinen Bildern zeichnen sich Dokumentbilder durch unterschiedliche Formen und Größen aus, zu denen Dokumentbilder im A4-Format, kurze und breite Tabellenbilder sowie lange und schmale mobile Webseiten gehören können Screenshots, zufällige Szenenbilder usw. werden in einer Vielzahl von Auflösungen verteilt.

Wenn gängige multimodale große Modelle Bilder kodieren, skalieren sie die Bildgröße oft direkt. Beispielsweise skalieren mPLUG-Owl2 und QwenVL auf 448 x 448 und LLaVA 1.5 auf 336 x 336.

Eine einfache Skalierung des Dokumentbilds führt dazu, dass der Text im Bild unscharf und deformiert wird, sodass er nicht mehr erkennbar ist.

Um Dokumentbilder zu verarbeiten, setzt mPLUG-DocOwl 1.5 den Schnitt-Ansatz seines Vorgängers UReader fort. Die Modellstruktur ist in Abbildung 1 dargestellt:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△Abbildung 1: DocOwl 1.5-Modellstrukturdiagramm

UReader Es wurde zunächst vorgeschlagen, eine Reihe von Teilbildern über das parameterfreie formadaptive Zuschneidemodul zu erhalten, das auf dem vorhandenen multimodalen großen Modell basiert. Jedes Teilbild wird von einem Encoder mit niedriger Auflösung codiert Semantik über Sprachmodelle zu steuern. Diese Grafikschneidestrategie kann die Fähigkeiten vorhandener allgemeiner visueller Encoder

(z. B. CLIP ViT-14/L)

für das Verständnis von Dokumenten maximal nutzen und die Kosten für die Umschulung hochauflösender visueller Encoder erheblich reduzieren. Das formangepasste Schneidmodul ist in Abbildung 2 dargestellt:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA
△Abbildung 2: Formadaptives Schneidmodul.

Herausforderung 2: Allgemeines Verständnis der Dokumentstruktur

Für das Verständnis von Dokumenten, die nicht auf OCR-Systemen beruhen, ist das Erkennen von Text eine grundlegende Fähigkeit. Es ist sehr wichtig, ein semantisches Verständnis und ein strukturelles Verständnis des Dokumentinhalts zu erreichen erfordert das Verständnis von Tabellenüberschriften und der Korrespondenz zwischen Zeilen und Spalten. Um Diagramme zu verstehen, müssen Sie verschiedene Strukturen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme und Kreisdiagramme verstehen.

mPLUG-DocOwl 1.5 konzentriert sich auf die Lösung struktureller Verständnisfähigkeiten wie allgemeiner Dokumente. Durch die Optimierung der Modellstruktur und die Verbesserung von Trainingsaufgaben wurden deutlich stärkere allgemeine Dokumentverständnisfähigkeiten erreicht.

In Bezug auf die Struktur verzichtet mPLUG-DocOwl 1.5, wie in Abbildung 1 dargestellt, auf das visuelle Sprachverbindungsmodul von Abstractor in mPLUG-Owl/mPLUG-Owl2, verwendet H-Reducer basierend auf „Faltung + vollständig verbundener Schicht“ als Funktion Aggregation und Feature-Ausrichtung .

Im Vergleich zu Abstractor, der auf lernbaren Abfragen basiert, behält H-Reducer die relative Positionsbeziehung zwischen visuellen Merkmalen bei und überträgt Dokumentstrukturinformationen besser an das Sprachmodell.

Im Vergleich zu MLP, das die Länge der visuellen Sequenz beibehält, reduziert H-Reducer die Anzahl visueller Merkmale durch Faltung erheblich, sodass LLM hochauflösende Dokumentbilder effizienter verstehen kann.

Angesichts der Tatsache, dass der Text in den meisten Dokumentenbildern zuerst horizontal angeordnet ist und die Textsemantik in horizontaler Richtung kohärent ist, verwendet der H-Reducer eine Faltungsform und Schrittgröße von 1x4. In der Arbeit bewies der Autor durch ausreichende Vergleichsexperimente die Überlegenheit von H-Reducer beim Strukturverständnis und dass 1x4 eine allgemeinere Aggregatform ist.

In Bezug auf Trainingsaufgaben entwirft mPLUG-DocOwl 1.5 eine einheitliche Strukturlernaufgabe (Unified Structure Learning) für alle Arten von Bildern, wie in Abbildung 3 dargestellt.

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△Abbildung 3: Unified Structure Learning

Unified Structure Learning umfasst nicht nur die globale Bildtextanalyse, sondern auch die Texterkennung und -positionierung mit mehreren Granularitäten.

Bei der globalen Bildtextanalyse können für Dokumentbilder und Webseitenbilder am häufigsten Leerzeichen und Zeilenumbrüche verwendet werden, um die Textstruktur für Tabellen darzustellen. Der Autor führt Sonderzeichen ein, um mehrere Zeilen und Spalten basierend darauf darzustellen Die Markdown-Syntax berücksichtigt die Einfachheit und Vielseitigkeit der Tabellendarstellung. Da es sich bei Diagrammen um visuelle Darstellungen tabellarischer Daten handelt, verwendet der Autor auch Tabellen in Form von Markdown als Analyseziel für Diagramme Beschreibung und Szenentext sind gleichermaßen wichtig. Daher wird die mit Szenentext gespleißte Bildbeschreibungsform als Analyseziel verwendet.

In der Aufgabe „Texterkennung und -positionierung“ hat der Autor die Texterkennung und -positionierung in vier Granularitäten von Wörtern, Phrasen, Zeilen und Blöcken entworfen, um das Verständnis von Dokumentbildern zu verbessern. Der Begrenzungsrahmen verwendet diskretisierte Ganzzahlen um den Bereich 0-999 darzustellen.

Um das Lernen einheitlicher Strukturen zu unterstützen, hat der Autor ein umfassendes Trainingsset DocStruct4M erstellt, das verschiedene Arten von Bildern wie Dokumente/Webseiten, Tabellen, Diagramme, natürliche Bilder usw. abdeckt.

Nach dem einheitlichen Strukturlernen ist DocOwl 1.5 in der Lage, Dokumente und Bilder in mehreren Feldern strukturell zu analysieren und zu positionieren.

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△Abbildung 4: Strukturiertes Textparsen

Wie in Abbildung 4 und Abbildung 5 gezeigt:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△Abbildung 5: Texterkennung und -positionierung mit mehreren Granularitäten

Herausforderung 3: Anleitung

„Anweisungen folgen“(Anweisungen folgen) erfordert, dass das Modell auf grundlegenden Fähigkeiten zum Verstehen von Dokumenten basiert und verschiedene Aufgaben gemäß den Anweisungen des Benutzers ausführt, z. B. Informationsextraktion, Fragen und Antworten, Bildbeschreibungen usw.

In Fortführung der Praxis von mPLUG-DocOwl vereint DocOwl 1.5 mehrere nachgelagerte Aufgaben in Form von Befehlsfragen und -antworten. Nach dem einheitlichen Strukturlernen wird ein allgemeines Modell im Dokumentenbereich durch „gemeinsames Multitasking-Training“ (Generalist) erhalten. . Damit das Modell detailliert erklärt werden kann, hat mPLUG-DocOwl außerdem versucht, Klartextanweisungen zur Feinabstimmung der Daten für das gemeinsame Training einzuführen, was gewisse Auswirkungen hat, aber nicht ideal ist.

In DocOwl 1.5 hat der Autor eine kleine Menge detaillierter Erklärungsdaten

(DocReason25K)

basierend auf den Problemen nachgelagerter Aufgaben durch GPT3.5 und GPT4V erstellt.

Durch die Kombination von Dokument-Downstream-Aufgaben und DocReason25K für das Training kann DocOwl 1.5-Chat bessere Ergebnisse im Benchmark erzielen:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△ Abbildung 6: Document Understanding Benchmark-Bewertung

und detaillierte Erklärungen geben:

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△Abbildung 7: Ausführliche Erläuterung des Dokumentenverständnisses

Herausforderung 4: Einführung von externem Wissen

Dokumentenbild Aufgrund der Fülle an Informationen erfordert das Verständnis oft die Einführung von zusätzlichem Wissen, wie z. B. Fachbegriffen und deren Bedeutung in Spezialgebieten etc.

Um zu untersuchen, wie externes Wissen für ein besseres Dokumentenverständnis eingeführt werden kann, begann das mPLUG-Team im Papierbereich und schlug mPLUG-PaperOwl vor, um einen hochwertigen Papierdiagramm-Analysedatensatz M-Paper zu erstellen, der 447K hochauflösendes Papier umfasst Diagramme.

Diese Daten liefern den Kontext für die Diagramme im Papier als externe Wissensquelle und entwerfen „Schlüsselpunkte“ (Gliederung) als Steuersignale für die Diagrammanalyse, um dem Modell zu helfen, die Absicht des Benutzers besser zu erfassen.

Basierend auf UReader hat der Autor mPLUG-PaperOwl auf M-Paper verfeinert, was vorläufige Funktionen zur Analyse von Papierdiagrammen demonstrierte, wie in Abbildung 8 dargestellt.

Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA

△Abbildung 8: Papierdiagrammanalyse

mPLUG-PaperOwl ist derzeit nur ein erster Versuch, externes Wissen in das Dokumentenverständnis einzubringen. Es bestehen noch Probleme wie Domänenbeschränkungen und einzelne Wissensquellen, die weiter gelöst werden müssen.

Im Allgemeinen beginnt dieser Artikel mit dem kürzlich veröffentlichten 7B stärksten multimodalen Dokumentverständnis-Großmodell mPLUG-DocOwl 1.5 und fasst die vier wichtigsten Herausforderungen des multimodalen Dokumentverständnisses ohne Rückgriff auf OCR („Hochauflösender Bildtext“) zusammen Erkennung“, „Universelles Verständnis der Dokumentstruktur“, „Anweisungen befolgen“, „Einführung von externem Wissen“) und die Lösung des Alibaba mPLUG-Teams.

Obwohl mPLUG-DocOwl 1.5 die Dokumentverständnisleistung des Open-Source-Modells erheblich verbessert hat, ist es immer noch weit vom Closed-Source-Großmodell entfernt und bietet noch Raum für Verbesserungen bei der Texterkennung, mathematischen Berechnungen und allgemeinen Zwecken. usw. in natürlichen Szenen.

Das mPLUG-Team wird die Leistung von DocOwl weiter optimieren und es als Open Source veröffentlichen. Jeder ist herzlich eingeladen, weiterhin aufmerksam zu sein und freundliche Diskussionen zu führen!

GitHub-Link: https://github.com/X-PLUG/mPLUG-DocOwl
Paper-Link: https://arxiv.org/abs/2403.12895

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Was ist der Grund, warum PS immer wieder Laden zeigt? Was ist der Grund, warum PS immer wieder Laden zeigt? Apr 06, 2025 pm 06:39 PM

PS "Laden" Probleme werden durch Probleme mit Ressourcenzugriff oder Verarbeitungsproblemen verursacht: Die Lesegeschwindigkeit von Festplatten ist langsam oder schlecht: Verwenden Sie Crystaldiskinfo, um die Gesundheit der Festplatte zu überprüfen und die problematische Festplatte zu ersetzen. Unzureichender Speicher: Upgrade-Speicher, um die Anforderungen von PS nach hochauflösenden Bildern und komplexen Schichtverarbeitung zu erfüllen. Grafikkartentreiber sind veraltet oder beschädigt: Aktualisieren Sie die Treiber, um die Kommunikation zwischen PS und der Grafikkarte zu optimieren. Dateipfade sind zu lang oder Dateinamen haben Sonderzeichen: Verwenden Sie kurze Pfade und vermeiden Sie Sonderzeichen. Das eigene Problem von PS: Installieren oder reparieren Sie das PS -Installateur neu.

Wie löst ich das Problem des Ladens beim Starten von PS? Wie löst ich das Problem des Ladens beim Starten von PS? Apr 06, 2025 pm 06:36 PM

Ein PS, der beim Booten auf "Laden" steckt, kann durch verschiedene Gründe verursacht werden: Deaktivieren Sie korrupte oder widersprüchliche Plugins. Eine beschädigte Konfigurationsdatei löschen oder umbenennen. Schließen Sie unnötige Programme oder aktualisieren Sie den Speicher, um einen unzureichenden Speicher zu vermeiden. Upgrade auf ein Solid-State-Laufwerk, um die Festplatte zu beschleunigen. PS neu installieren, um beschädigte Systemdateien oder ein Installationspaketprobleme zu reparieren. Fehlerinformationen während des Startprozesses der Fehlerprotokollanalyse anzeigen.

Wie ist die Methode, um Vue.js -Zeichenfolgen in Objekte umzuwandeln? Wie ist die Methode, um Vue.js -Zeichenfolgen in Objekte umzuwandeln? Apr 07, 2025 pm 09:18 PM

Die Verwendung von JSON.Parse () String to Object ist am sichersten und effizientesten: Stellen Sie sicher, dass die Zeichenfolgen den JSON -Spezifikationen entsprechen, und vermeiden Sie häufige Fehler. Verwenden Sie Try ... Fang, um Ausnahmen zu bewältigen, um die Code -Robustheit zu verbessern. Vermeiden Sie die Verwendung der Methode EVAL (), die Sicherheitsrisiken aufweist. Für riesige JSON -Saiten kann die Analyse oder eine asynchrone Parsen in Betracht gezogen werden, um die Leistung zu optimieren.

Wie löste ich das Problem des Ladens, wenn die PS die Datei öffnet? Wie löste ich das Problem des Ladens, wenn die PS die Datei öffnet? Apr 06, 2025 pm 06:33 PM

Das Laden von Stottern tritt beim Öffnen einer Datei auf PS auf. Zu den Gründen gehören: zu große oder beschädigte Datei, unzureichender Speicher, langsame Festplattengeschwindigkeit, Probleme mit dem Grafikkarten-Treiber, PS-Version oder Plug-in-Konflikte. Die Lösungen sind: Überprüfen Sie die Dateigröße und -integrität, erhöhen Sie den Speicher, aktualisieren Sie die Festplatte, aktualisieren Sie den Grafikkartentreiber, deinstallieren oder deaktivieren Sie verdächtige Plug-Ins und installieren Sie PS. Dieses Problem kann effektiv gelöst werden, indem die PS -Leistungseinstellungen allmählich überprüft und genutzt wird und gute Dateimanagementgewohnheiten entwickelt werden.

Wie kann ich PS -Federn verwenden, um transparente Effekte zu erzielen? Wie kann ich PS -Federn verwenden, um transparente Effekte zu erzielen? Apr 06, 2025 pm 07:03 PM

Transparenteffekt -Produktionsmethode: Verwenden Sie das Auswahlwerkzeug und die Federung, um zusammenzuarbeiten: Wählen Sie transparente Bereiche und Federn, um Kanten zu erweichen. Ändern Sie den Schichtmischmodus und die Deckkraft, um die Transparenz zu steuern. Verwenden Sie Masken und Federn: Auswahl und Federbereiche; Fügen Sie Schichtmasken und Graustufengradientenkontrolle hinzu.

Wie ist die Kompatibilität von Bootstrap -Image -Zentrieren Wie ist die Kompatibilität von Bootstrap -Image -Zentrieren Apr 07, 2025 am 07:51 AM

Bootstrap Image Centering sieht Kompatibilitätsprobleme vor. Die Lösung lautet wie folgt: Verwenden Sie MX-Auto, um das Bild horizontal für Anzeige: Block zu zentrieren. Vertikale Zentrierung Verwenden Sie Flexbox- oder Gitterlayouts, um sicherzustellen, dass das übergeordnete Element vertikal zentriert ist, um die untergeordneten Elemente auszurichten. Verwenden Sie für IE -Browserkompatibilität Tools wie autoprefixer, um die Präfixe von Browser automatisch hinzuzufügen. Optimieren Sie die Bildgröße, Format und Ladereihenfolge, um die Seitenleistung zu verbessern.

Wird das Exportieren von PDF auf PS verzerrt? Wird das Exportieren von PDF auf PS verzerrt? Apr 06, 2025 pm 05:21 PM

Um PDF ohne Verzerrung zu exportieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: Überprüfen Sie die Bildauflösung (mehr als 300 dpi zum Drucken); Setzen Sie das Exportformat auf CMYK (Druck) oder RGB (Webseite); Wählen Sie die entsprechende Komprimierungsrate aus, und die Bildauflösung steht im Einklang mit der Einstellungsauflösung. Verwenden Sie professionelle Software, um PDF zu exportieren. Vermeiden Sie die Verwendung von Unschärfe, Federn und anderen Effekten. Für verschiedene Szenarien werden hohe Auflösung, der CMYK -Modus und eine geringe Komprimierung zum Drucken verwendet. Niedrige Auflösung, RGB -Modus und geeignete Komprimierung werden für Webseiten verwendet. Verlustlose Komprimierung wird für Archive verwendet.

Was soll ich tun, wenn sich die PS -Karte in der Ladeschnittstelle befindet? Was soll ich tun, wenn sich die PS -Karte in der Ladeschnittstelle befindet? Apr 06, 2025 pm 06:54 PM

Die Ladeschnittstelle der PS-Karte kann durch die Software selbst (Dateibeschäftigung oder Plug-in-Konflikt), die Systemumgebung (ordnungsgemäße Treiber- oder Systemdateienbeschäftigung) oder Hardware (Hartscheibenbeschäftigung oder Speicherstickfehler) verursacht werden. Überprüfen Sie zunächst, ob die Computerressourcen ausreichend sind. Schließen Sie das Hintergrundprogramm und geben Sie den Speicher und die CPU -Ressourcen frei. Beheben Sie die PS-Installation oder prüfen Sie, ob Kompatibilitätsprobleme für Plug-Ins geführt werden. Aktualisieren oder Fallback die PS -Version. Überprüfen Sie den Grafikkartentreiber und aktualisieren Sie ihn und führen Sie die Systemdateiprüfung aus. Wenn Sie die oben genannten Probleme beheben, können Sie die Erkennung von Festplatten und Speichertests ausprobieren.

See all articles