/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
florence2 · dense
Базовая модель
Florence-2-base-ft
Библиотека
transformers
Опубликована
21 июн 2024

Florence-2-DocVQA

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная Florence-2 для ответов на вопросы по документам и изображениям на основе визуальных запросов.

637скачиваний за 30 дней65лайковвеса обновлены30 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

HuggingFaceM4 опубликовала дообученную на наборе Docmatix модель Microsoft Florence-2 для ответов на вопросы по документам и изображениям. README сообщает, что обучение длилось один день и использовало 5% данных Docmatix с learning rate 1e-6; библиотека для работы с моделью — Transformers, веса представлены в формате safetensors.

Модель принимает изображение и текстовый запрос и формирует текстовый ответ. Карточка указывает английский язык и лицензию MIT. В метаданных базовой моделью названа microsoft/Florence-2-base-ft, тогда как README указывает Florence-2-large-ft; точный размер и контекст в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по содержимому документа
  • извлечение сведений из изображения документа
  • поиск ответа на визуальный вопрос на английском языке

Ограничения

README содержит мало сведений об оценке качества и ограничениях; обучение проводилось на 5% набора Docmatix. Источники расходятся по базовой модели: README указывает Florence-2-large-ft, метаданные — microsoft/Florence-2-base-ft.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

This is Microsoft's Florence-2 model trained for 1 day with Docmatix (5% of the data) with a learning rate of 1e-6. The code for this fine-tuning can be found here: https://github.com/andimarafioti/florence2-finetuning And here's a blog explaining how to fine tune Florence: https://huggingface.co/blog/finetune-florence2

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. It has been automatically generated.

  • Developed by: Andi Marafioti
  • Funded by [optional]: Hugging Face 🤗
  • Language(s) (NLP): English
  • License: MIT
  • Finetuned from model: Florence-2-large-ft

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Florence2ForConditionalGeneration
Ревизия весов
2f8e312

0 моделей