Модель LayoutLMv3, дообученная на DocLayNet-small для классификации токенов и анализа макета документов на английском языке.
Подходит для: классификация элементов макета страницы документа · извлечение структуры из англоязычных документов · распознавание заголовков и других областей документа
Модель UDOP с 386,3 млн параметров, дообученная на DocLayNet-small для классификации токенов и разметки элементов макета документов.
Подходит для: разметка элементов макета англоязычных документов · выделение структурных областей в документах · анализ макета документов для последующей обработки
Cephalo — мультимодальная модель на базе Llama 3.2 Vision для анализа научных изображений и ответов на вопросы о материалах.
Подходит для: ответы на вопросы по графикам из научных статей · описание микроструктур материалов по изображениям · интерпретация диаграмм и схем в материаловедении
Мультимодальная модель на базе Phi-3 Vision для анализа изображений и ответов на вопросы по материаламедению и микроструктурам.
Подходит для: описание научных изображений материалов · ответы на вопросы по изображениям микроструктур · анализ иллюстраций из статей и PDF по материаловедению
Разговорная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста по научным темам с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы о биологических материалах · обсуждение тем биологии и химии · помощь с вопросами по материаловедению
Плотная модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для диалоговой генерации текста по научным темам, включая биологию и материаловедение, с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: диалог по темам биологии и химии · объяснение понятий материаловедения · генерация научных текстов о биологических материалах