Qwenlong L1 32B GGUF
Apache-2.0
QwenLong-L1-32B 是專為長上下文推理設計的大語言模型,通過強化學習訓練,在多個長上下文問答基準測試中表現出色,能有效處理複雜的推理任務。
大型語言模型
Transformers

Q
Mungert
927
7
Donut Sroie Company Sample Demo
MIT
Donut 是一個基於 Transformer 的文檔理解模型,專門用於文檔問答任務。
問答系統
PyTorch 英語
D
Chan-yeong
22
0
Cogvlm2 Llama3 Chat 19B Int4
其他
CogVLM2是基於Meta-Llama-3-8B-Instruct構建的多模態對話模型,支持中英文,具備8K上下文長度和1344*1344分辨率圖像處理能力。
文本生成圖像
Transformers 英語

C
THUDM
467
28
Layoutlmv2 Base Uncased Finetuned Docvqa
該模型是基於Microsoft LayoutLMv2架構的文檔視覺問答(VQA)專用模型,通過微調適應文檔理解任務
文本生成圖像
Transformers

L
rogdevil
16
0
Sampel2 Docqa Layoutlmv3 Base
基於microsoft/layoutlmv2-base-uncased微調的文檔問答模型,具體訓練數據集未知
問答系統
Transformers

S
Tejagoud
10
0
Layout Qa Hparam Tuning
基於microsoft/layoutlmv2-base-uncased微調的文檔問答模型,適用於文檔佈局理解和問答任務
問答系統
Transformers

L
PrimWong
14
0
Lilt Document QA
MIT
LiLT是一個基於文檔視覺問答(DocVQA)任務的預訓練模型,專門用於處理英文文檔中的問答任務。
圖像生成文本
Transformers 英語

L
TusharGoel
80
3
Layoutlm Document Qa
MIT
這是一個針對文檔問答任務微調的多模態LayoutLM模型,能夠理解文檔中的文本和佈局信息來回答問題。
文本生成圖像
Transformers 英語

L
impira
26.10k
1,102
Bert Base Uncased Finetuned Docvqa
Apache-2.0
基於BERT基礎模型在文檔視覺問答(DocVQA)任務上微調的模型
問答系統
Transformers

B
tiennvcs
60
1
Layoutlmv2 Base Uncased Finetuned Docvqa
基於LayoutLMv2架構的文檔視覺問答模型,針對文檔理解任務進行了微調
文本生成圖像
Transformers

L
tiennvcs
983
14
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