DeepSeek-OCR2 기반 Visual Causal Flow를 통한 고밀도 Multimodal 추론 구현

Context

DeepSeek-V4의 안정적 텍스트 추론 기반 위에 시각적 이해 능력 결여라는 병목 지점 존재. 기존의 단순 Image-to-Text 변환 방식은 복잡한 차트나 구조적 문서 해석 시 정보 손실이 발생하는 한계 노출.

Technical Solution

• Visual Encoding과 Language Understanding의 Deep Fusion 구조 설계를 통한 정보 손실 최소화
• DeepSeek-OCR2의 Visual Causal Flow 메커니즘을 도입하여 이미지 내 중요 영역 우선순위 재정렬
• 단순 묘사가 아닌 '요청 분석 → 시각적 검토 → 해석 생성'으로 이어지는 Reasoning Chain 기반 추론 프로세스 구축
• 인간의 시각 인지 방식과 유사한 중요도 기반 콘텐츠 처리로 복잡한 다이어그램 및 차트 인식 정밀도 향상
• 텍스트 모델의 성숙도(V4)를 확보한 후 Multimodal 기능을 통합하여 모델 안정성 확보