Характеристики
- Размер весов
- 14,1 МБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- pix2struct · dense
- Опубликована
- 21 окт 2025
Ссылки
pix2struct-tiny-random
optimum-intel-internal-testing/pix2struct-tiny-random — тестовый вариант модели Pix2Struct, опубликованный организацией Optimum Intel Internal Testing на Hugging Face.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание текста» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель относится к задаче Image-to-Text и предназначена прежде всего для проверки совместимости, преобразований и программных интеграций, а не для получения качественных прикладных результатов. README модели пуст, поэтому сведения о конкретной конфигурации ограничены.
Архитектурно Pix2Struct — мультимодальная encoder-decoder-модель: визуальный encoder обрабатывает изображение, а текстовый decoder генерирует результат. Исходная разработка Pix2Struct принадлежит Google; базовая концепция ориентирована на визуальное понимание, включая подписи к изображениям, визуальные вопросы и разбор скриншотов, документов, таблиц и интерфейсов. Для данного tiny-random варианта подтверждены только принадлежность к семейству pix2struct и назначение Image-to-Text; размер, контекст, языки и точные параметры не указаны.
Название tiny-random указывает на уменьшенную тестовую конфигурацию со случайно инициализированными весами, поэтому её сильная сторона — использование в тестах, а не качество генерации. Для продуктивного captioning, OCR или visual question answering эта модель непригодна без дополнительного обучения. Указана лицензия MIT; отдельные ограничения по языкам, данным обучения и оценкам качества в карточке модели не приведены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Pix2StructForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- a6aac03