/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
donut-base
Опубликована
21 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

PolizzeDonut-SoloPDF-3Epochs-tot

tedad09
Изображение и текст → текст6 профессий

Дообученная Donut для извлечения текста и сведений из изображений документов, в том числе страховых полисов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мар 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 «Изображение → 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

PolizzeDonut-SoloPDF-3Epochs-tot — модель преобразования изображений документов в текст, дообученная на базе naver-clova-ix/donut-base. Архитектура — vision-encoder-decoder Donut; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для извлечения текста и структурированных сведений из изображений документов, в частности страховых полисов, что следует из названия модели и специализации базовой Donut.

На оценочном наборе указана функция потерь 0,3961. В карточке не описаны конкретные поля извлечения, языки и ограничения качества, поэтому применять модель стоит с проверкой полученных результатов. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • извлечение сведений из изображений страховых полисов
  • преобразование сканов документов в текст
  • разбор изображений документов для последующей проверки

Ограничения

Карточка не описывает поддерживаемые языки, извлекаемые поля или ограничения качества. На оценочном наборе приведена только функция потерь 0,3961, поэтому точность прикладного извлечения не установлена.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиIV.3Отраслевые задачиСтрахование и актуарные задачиAI помогает оценивать риски, обрабатывать убытки и управлять страховым портфелем.30 задач563модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

PolizzeDonut-SoloPDF-3Epochs-tot

This model is a fine-tuned version of naver-clova-ix/donut-base on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3961

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: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.46611.02350.5521
0.57742.04700.4226
0.45953.07050.3961

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VisionEncoderDecoderModel
Ревизия весов
de879b1

0 моделей

    Создать бенчмарк