モデル選定

ドキュメントレイアウト分析

# ドキュメントレイアウト分析

ドキュメントレイアウト検出専用に設計されたDoclingモデルで、RT-DETRアーキテクチャに基づき、ドキュメントレイアウト分析に使用されます。

Safetensors 英語

Florence 2 DocLayNet Fixed

DocLayNetデータセットでファインチューニングされたFlorence-2モデル、ドキュメントレイアウト分析タスク専用、カテゴリ名の簡略化により性能向上

画像生成テキスト

Detr Layout Detection

DETRアーキテクチャに基づくドキュメントレイアウト検出モデルで、ドキュメント内のさまざまなレイアウト要素を識別できます。

Dit Base Layout Detection

microsoft/dit-baseをファインチューニングしたドキュメント画像レイアウト検出モデル、11種類のドキュメント要素を識別可能

画像セグメンテーション

Deformable Detr DocLayNet

DocLayNetデータセットでトレーニングされた変形可能DETRモデルで、ドキュメントレイアウト分析における物体検出タスクに使用され、57.1のbox mAP指標を達成しました。

このモデルはmicrosoft/layoutlmv2-base-uncasedをgeneratorデータセットでファインチューニングしたバージョンで、ドキュメント理解とレイアウト分析タスクに適しています。

大規模言語モデル

Detr Resnet 50 Fine Tuned Loc 2023

facebook/detr-resnet-50をloc_beyond_wordsデータセットでファインチューニングした物体検出モデル

Transformers その他

Layoutlmv3 Finetuned DocLayNet

LayoutLMv3アーキテクチャをファインチューニングしたドキュメントレイアウト分析モデルで、DocLayNetデータセット内のドキュメント要素分類タスク専用に設計されています。

Transformers 英語

Lilt Xlm Roberta Base Finetuned With DocLayNet Base At Linelevel Ml384

LiLTとDocLayNetデータセットでファインチューニングされた行レベルドキュメント理解モデル、多言語ドキュメントレイアウト分析をサポート

画像生成テキスト

Transformers 複数言語対応

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

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

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

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