基于microsoft/layoutlmv3-base模型在文档图像分类任务上微调的版本，在评估集上F1分数达到0.8177
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发布时间 : 4/25/2024
模型简介
该模型是针对文档图像分类任务优化的LayoutLMv3模型，适用于文档理解和分类场景
模型特点
文档图像理解
结合视觉和文本信息进行文档分类
高效微调
在基础模型上进行针对性优化，提升特定任务表现
多模态处理
同时处理文本内容和文档布局信息
模型能力
文档分类
多模态理解
布局分析
使用案例
文档处理
文档自动分类
自动识别和分类扫描文档或数字文档的类型
在评估集上达到0.8177 F1分数
文档管理系统
为文档管理系统提供智能分类功能
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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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