Layoutlmv2 Large Uncased Finetuned Infovqa
基於LayoutLMv2架構的文檔理解模型,針對InfoVQA任務進行微調
下載量 16
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於LayoutLMv2架構的文檔理解模型,專門針對信息視覺問答(InfoVQA)任務進行了微調。能夠處理包含文本和佈局信息的文檔,回答與文檔內容相關的問題。
模型特點
多模態理解
能夠同時處理文本內容和視覺佈局信息
文檔問答
專門針對文檔信息問答任務進行優化
大規模預訓練
基於大型LayoutLMv2模型微調,具有強大的文檔理解能力
模型能力
文檔理解
視覺問答
文本佈局分析
信息提取
使用案例
文檔處理
表單信息提取
從結構化文檔中提取特定信息並回答問題
文檔內容問答
根據文檔內容回答用戶提出的問題
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98