<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>PDF 파싱 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/pdf-%ED%8C%8C%EC%8B%B1/</link><description>Recent content in PDF 파싱 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Wed, 24 Jun 2026 11:10:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/pdf-%ED%8C%8C%EC%8B%B1/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Datalab lift 공개 — PDF에서 JSON 스키마대로 뽑아내는 9B 오픈 비전 모델</title><link>https://techllm.github.io/posts/datalab-lift-9b-schema-pdf-extraction/</link><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 11:10:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/datalab-lift-9b-schema-pdf-extraction/</guid><description>Datalab이 공개한 lift는 9B 파라미터의 오픈웨이트 비전 모델입니다. JSON 스키마를 그대로 입력으로 받아, 스키마에 맞는 JSON을 출력하도록 디코딩 자체를 제약합니다. 다중 페이지 PDF를 한 번에 읽고, 값이 없을 땐 환각 대신 null을 돌려주도록 학습됐습니다. 필드 정확도 90.2%, 중앙값 9.5초로 자체 호스팅 가능한 모델 중 가장 빠른 축에 듭니다.</description></item></channel></rss>