画像変換器（Image Transformer）は最近、自然画像の理解において、監督学習（ViT, DeiTなど）や自己監督学習（BEiT, MAEなど）の事前学習技術を用いて著しい進歩を遂げています。本論文では、大規模なラベルなしテキスト画像を使用してドキュメントAIタスクに不可欠な自己監督学習型の文書画像変換器モデル（\textbf{DiT}：\textbf{D}ocument \textbf{I}mage \textbf{T}ransformer）を提案します。これは、人間がラベル付けしたドキュメント画像が不足しているため、監督学習の対応物が存在しない状況下で特に重要です。私たちはDiTをバックボーンネットワークとして、文書画像分類、文書レイアウト解析、表検出およびOCR用のテキスト検出などのさまざまな視覚ベースのドキュメントAIタスクに活用しました。実験結果は、自己監督学習型のDiTモデルがこれらの下流タスクで新しい最先端の結果を達成していることを示しています。例えば、文書画像分類（91.11 $\rightarrow$→ 92.69）、文書レイアウト解析（91.0 $\rightarrow$→ 94.9）、表検出（94.23 $\rightarrow$→ 96.55）、OCR用のテキスト検出（93.07 $\rightarrow$→ 94.29）です。コードと事前学習済みモデルは公開されており、以下のURLからアクセスできます: \url{https://aka.ms/msdit}。