H2O.ai推出的8亿参数视觉语言模型，专注于OCR和文档理解，性能优异
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发布时间 : 10/16/2024
模型简介
H2OVL-Mississippi-800M是一款紧凑而强大的视觉语言模型，在文本识别方面表现卓越，特别适合OCR和文档处理任务。基于H2O-Danube语言模型架构，整合了视觉和语言处理能力。
模型特点
紧凑高效
仅8亿参数，在性能和效率之间取得良好平衡
卓越的OCR能力
在OCRBench的文本识别部分表现优异，超越许多更大的模型
多模态整合
无缝整合视觉和语言处理能力，支持多种视觉语言任务
专业训练数据
使用1900万图像-文本对训练，专注于OCR、文档理解及图表解析
模型能力
文本识别(OCR)
文档理解
图表解析
表格处理
图像-文本理解
多模态推理
使用案例
文档处理
扫描文档文字识别
从扫描的PDF或图像中提取文字内容
在OCRBench上获得751分的高分
表格数据提取
从复杂表格中提取结构化数据
商业智能
图表数据解析
从商业图表中提取关键数据点
报告自动分析
分析包含文字和图表的商业报告
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
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
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
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