Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура: layoutlmv3 · dense
Базовая модель: layoutlmv3-finetuned
Опубликована: 8 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

layoutlmv3-finetuned_0.1

hmart824

Разметка токеновТекст → label5 профессий

Дообученная LayoutLMv3-модель для классификации токенов в задачах разметки документов.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 2024

Бенчмарки

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

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

hmart824/layoutlmv3-finetuned_0.1 — дообученная версия hmart824/layoutlmv3-finetuned для классификации токенов с использованием архитектуры LayoutLMv3. Модель содержит 151,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. Карточка сообщает значение Loss 0,4995 на оценочном наборе, но не описывает набор данных, метки или методику оценки.

Модель предназначена для задач разметки токенов в документах. LayoutLMv3 относится к архитектурам для работы с текстом и визуальной структурой документов, однако сведения карточки не позволяют подтвердить конкретный сценарий или набор входных данных этой версии. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает использование на её условиях, включая ограничения на коммерческое применение и требования к распространению производных работ.

Сценарии применения

разметка токенов в документах
извлечение сущностей из документов
классификация полей в документном тексте

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающий набор данных, классы разметки и предназначенные сценарии, поэтому качество и применимость к конкретному типу документов неясны. Указанное значение Loss не сопровождается описанием методики оценки.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

layoutlmv3-finetuned_0.1

This model is a fine-tuned version of hmart824/layoutlmv3-finetuned on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4995

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
No log	1.0	24	0.4607
No log	2.0	48	0.4800
No log	3.0	72	0.4995

Framework versions

Transformers 4.42.3
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LayoutLMv3ForTokenClassification
Ревизия весов: 1ef7927