pip install "mlx-vlm>0.6.7" torch torchvision
hf download tokimoa/hpd-parsing-ja-mlx-8bit --local-dir hpd-ja
python hpd-ja/hpd_generate.py document.png

出力例（同一画像・実出力）

ベースモデル:

<tr><td>アーキテクッチя月額</td><td>2</td><td>100,000</td><td>200,000</td></tr>

本モデル:

<tr><td>アーキテクチャ月額</td><td>2</td><td>100,000</td><td>200,000</td></tr>

評価

カタカナ語recallは学習と語彙・レイアウト条件を分離した合成val 50枚（337語・未見語彙）、総合精度は日本語ビジネス文書5種・GT59項目の含有率で測定しています（v2・全版実測）。

指標	ベース	bf16	8bit	4bit
カタカナ語recall	34.7%	72.7%（245/337）	71.8%（242/337）	59.9%（202/337）
総合（ja-docs 59項目）	47/59	48/59	48/59	48/59
数値recall	98.2%	96.4%	96.4%	94.2%
ブロック構造一致	50/50	50/50	50/50	50/50

カタカナ精度を重視する帳票・IT文書ではbf16または8bitを推奨します。4bit量子化はカタカナ字形の弁別を約60%で頭打ちにします（v1・v2とも同水準の実測。学習改善分が量子化誤差に埋もれるため）。4bitは省メモリ優先の用途向けです。

学習

LoRA（q/v・rank 8）をbf16基底で学習し、同じbf16基底へ融合（基底一致のため実質無損失）。8bit量子化（実効10.7bpw）
データ: 構造先行生成の合成文書1,200枚。カタカナ語彙の40%はランダムカナ列とし、単語の暗記ではなく字形デコードを学習させる設計
v2はランダムカナを長語重点（8〜13字を60%）かつ音韻規則適合（小書き・促音・長音の出現位置を実在語と同じ制約に限定）に改良。無制約ランダム列は「エンドポィント」型の小書き過剰挿入を誘発することを実測で確認し、この制約で解消
検証セットとは語彙プールをステムレベルで分離

更新履歴

v2（2026-07-30）: カタカナ語recall 59.6%→72.7%（bf16）。長いカタカナ語（8字以上）の取りこぼしを重点改善
v1（2026-07-29）: 初版公開

tokimoa/hpd-parsing-ja-mlx-8bit

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使い方

出力例（同一画像・実出力）

評価

学習

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