Мультимодальная модель на базе olmOCR для извлечения текста и прочей информации, включая колонтитулы, из изображений страниц документов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
olmOCR-7B-faithful — дообученная модель tngtech на базе allenai/olmOCR-7B-0225-preview для извлечения информации из изображений документов. Она нацелена на полноту распознавания и включает сведения из заголовков и нижних колонтитулов. Модель использует архитектуру Qwen2-VL с 7,1 млрд параметров, принимает изображения и текстовые инструкции и формирует текстовый ответ. Контекст — до 32 768 токенов.
Подходит для извлечения текста и содержимого страниц документов, включая PDF после преобразования страниц в изображения. Поддерживаемый язык карточки — английский. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка описывает цель повысить полноту извлечения, но не приводит количественных оценок качества или результатов сравнительных тестов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a fine-tuned version of the olmOCR-7B-0225-preview model that aims to extract all information from a given document, including header and footer information.
More information on how we fine-tuned the model can be found in our blog post.
We thank the Allen Institute for AI and Alibaba Cloud for their great open-source work, which enabled this fine-tuning project.
Improved using Qwen.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…