模型简介
XDoc 是一个跨格式文档理解的统一预训练框架,能够处理多种文档格式,具有高效的参数利用率和优秀的性能表现。
模型特点
跨格式处理
能够通过单一模型处理不同格式的文档
高效参数利用
仅需36.7%的参数量即可实现相当或更优的性能表现
成本效益
在实际部署中具有显著成本效益
模型能力
文档理解
跨格式文档处理
使用案例
文档处理
多格式文档理解
处理不同格式的文档,如PDF、Word、HTML等
在下游任务中实现相当或更优的性能表现
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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