Квантованная ONNX-модель DeBERTa для локального выявления персональных данных в англоязычных клинических текстах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
OpenMed-PII-SuperClinical-Small (ONNX, per-channel int8) — квантованный экспорт модели OpenMed/OpenMed-PII-SuperClinical-Small-44M-v1, опубликованный создателями Anoni. Это модель токеновой классификации на архитектуре DeBERTa, предназначенная для выявления персональных данных в англоязычных клинических текстах и медицинских документах. ONNX-формат и поканальная квантизация int8 рассчитаны на локальный запуск, чтобы обрабатывать документы на устройстве без отправки данных наружу.
В метаданных указаны 155 млн параметров и контекст 512 токенов; README называет исходную модель DeBERTa-v3-small. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает сценарий медицинской деидентификации, но не приводит перечень распознаваемых типов PII и оценок качества, поэтому пригодность для конкретного набора документов следует проверять отдельно.
Контекст ограничен 512 токенами. В карточке не приведены перечень типов выявляемых персональных данных и показатели качества, поэтому точность на конкретных документах нужно проверять отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Per-channel int8 ONNX export of OpenMed/OpenMed-PII-SuperClinical-Small-44M-v1 (Apache-2.0, DeBERTa-v3-small). English clinical PII de-identification, for on-device use.
Published by the makers of Anoni, a PII anonymizer that runs entirely on your own machine. The export is here so that detection can happen on-device, with no document ever leaving it.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · token-classification
В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.