/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
layoutlmv3 · dense
Базовая модель
layoutlmv3-finetuned_0.1
Опубликована
9 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

layoutlmv3-finetuned_0.1.1

hmart824
Разметка токеновТекст → label6 профессий

Дообученная LayoutLMv3-модель для классификации и разметки токенов в документах.

10скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 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 выпустил эту модель как дообученную версию hmart824/layoutlmv3-finetuned_0.1 для классификации токенов в документах. Она построена на архитектуре LayoutLMv3 и содержит 151,8 млн параметров; формат весов — safetensors. README сообщает значение loss 0,0014 на оценочном наборе, но не описывает набор данных, метрики подробнее или целевые метки. Модель предназначена для разметки токенов с учётом текста и структуры документа.

Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, ограничивает коммерческое использование и распространяет производные материалы на тех же условиях.

Сценарии применения

  • классификация токенов в документах
  • разметка полей в структурированных документах
  • извлечение сущностей с учётом структуры страницы

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные, набор меток и предполагаемые сценарии применения, поэтому качество и переносимость модели по конкретным типам документов оценить нельзя. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит6

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 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

layoutlmv3-finetuned_0.1.1

This model is a fine-tuned version of hmart824/layoutlmv3-finetuned_0.1 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0014

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 LossEpochStepValidation Loss
No log1.0240.0035
No log2.0480.0028
No log3.0720.0014

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
a47ccf7

0 моделей

    Создать бенчмарк