/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

PolizzeDonut-SoloPDF-5Epochs

tedad09
Изображение и текст → текст5 профессий

Дообученная Donut-модель для преобразования изображений документов в текст.

9скачиваний 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-5Epochs — модель преобразования изображений документов в текст, созданная дообучением naver-clova-ix/donut-base на датасете imagefolder. Она использует архитектуру vision-encoder-decoder и предназначена для обработки изображений документов; метаданные классифицируют её задачу как image-text-to-text. На оценочном наборе указана потеря 0,3264. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Карточка не раскрывает целевую структуру извлечения, состав обучающих данных или подробные ограничения, поэтому качество на конкретных типах полисов и PDF-сценариях по этим сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • преобразование страниц документов в текст
  • извлечение данных из изображений документов
  • обработка изображений страховых документов

Ограничения

Карточка не описывает целевые поля, обучающие данные и ограничения модели; результат оценки приведён только как loss 0,3264 без дополнительных метрик.

Для каких профессий подходит5

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-5Epochs

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: 0.3264

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: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.44231.02350.5251
0.54292.04700.3932
0.40733.07050.3567
0.33844.09400.3352
0.29855.011750.3264

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
f0731bb

0 моделей

    Создать бенчмарк