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Donut Sroie Company Sample Demo
モデル概要
DonutはTransformerベースのドキュメント理解モデルで、ドキュメントから情報を抽出し質問に答えることができます。請求書や領収書などの構造化ドキュメントの情報抽出タスクに特に適しています。
モデル特徴
ドキュメント理解
請求書や領収書などの構造化ドキュメントから情報を抽出・理解できます。
Transformerベース
Transformerアーキテクチャの強力な能力を活用し、視覚と言語情報を処理します。
エンドツーエンド学習
エンドツーエンドの学習と推論をサポートし、ドキュメント処理の流れを簡素化します。
モデル能力
ドキュメント情報抽出
視覚的質問応答
構造化ドキュメント処理
使用事例
ビジネスドキュメント処理
請求書情報抽出
請求書から金額、日付、ベンダーなどの主要情報を自動抽出します。
データ入力効率を向上させ、人的ミスを削減します。
領収書分析
領収書の内容を分析し、支出を自動分類・記録します。
財務管理と経費精算のプロセスを簡素化します。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98