/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
454 млн
Архитектура
markuplm · dense
Опубликована
14 июн 2022

markuplm-large-finetuned-websrc

Ответы на вопросыТекст → текст5 профессий

Производная модели microsoft/markuplm-base-finetuned-websrc. Дообученная на WebSRC модель MarkupLM отвечает на вопросы по английским веб-страницам, используя текст и разметку страницы.

136скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены30 сен 2022

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

Карточка модели microsoft/markuplm-large-finetuned-websrc на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/markuplm-base-finetuned-websrc, поэтому описание составлено по ней.

Это версия MarkupLM, дообученная Microsoft на наборе WebSRC для ответов на вопросы по веб-страницам. Модель сочетает текст страницы с её разметкой и предназначена для понимания структурированных веб-документов и извлечения информации; архитектура — MarkupLMForQuestionAnswering, размер — около 151,9 млн параметров, формат весов — PyTorch.

Модель подходит для поиска ответов на вопросы по содержимому веб-страниц и для создания систем извлечения данных из них. Метаданные указывают английский язык, а контекст ограничен 514 токенами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по содержимому веб-страниц
  • извлечение сведений из структурированных веб-страниц
  • поиск нужной информации в HTML-разметке страницы

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами, поэтому большие страницы могут потребовать предварительной обработки или разбиения. В предоставленной карточке не описаны показатели качества и лицензия.

Для каких профессий подходит5

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

MarkupLM, fine-tuned on WebSRC

Multimodal (text +markup language) pre-training for Document AI

Introduction

MarkupLM is a simple but effective multi-modal pre-training method of text and markup language for visually-rich document understanding and information extraction tasks, such as webpage QA and webpage information extraction. MarkupLM archives the SOTA results on multiple datasets. For more details, please refer to our paper:

MarkupLM: Pre-training of Text and Markup Language for Visually-rich Document Understanding Junlong Li, Yiheng Xu, Lei Cui, Furu Wei

Usage

We refer to the docs and demo notebooks.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarkupLMForQuestionAnswering
Ревизия весов
bbe2614

0 моделей