/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-spanish-wwm-cased
Библиотека
transformers
Опубликована
15 июл 2026

beto-ner-prostata-bs8

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная испаноязычная BETO-модель для распознавания сущностей, связанных с простатой, в тексте.

6скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

beto-ner-prostata-bs8 — дообученная модель BETO на базе dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased для классификации токенов. По названию репозитория модель предназначена для распознавания сущностей, связанных с простатой; подробное описание набора меток и данных в карточке отсутствует. Модель содержит 137,1 млн параметров, использует архитектуру BERT и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

В оценке на наборе данных из карточки указаны precision 0,9608, recall 0,9676 и F1 0,9642. Это узкоспециализированная модель для извлечения упоминаний в испаноязычном тексте; применимость результатов за пределами указанного тестового набора не установлена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • распознавание упоминаний простаты в испаноязычных текстах
  • извлечение медицинских сущностей из испанских документов
  • разметка токенов в специализированных медицинских корпусах

Ограничения

В карточке не приведены описание набора меток и сведения о тренировочных данных; приведённые метрики относятся только к указанному набору оценки. Модель предназначена для узкой области упоминаний о простате, а подробные условия лицензии не представлены в доступных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

beto-ner-prostata-bs8

This model is a fine-tuned version of dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0702
  • Precision: 0.9608
  • Recall: 0.9676
  • F1: 0.9642

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossPrecisionRecallF1
0.38351.01950.17290.85630.90230.8787
0.11172.03900.07060.95510.95080.9530
0.07433.05850.04460.97270.96960.9712
0.05694.07800.04690.97600.97220.9741
0.03175.09750.04780.97860.97860.9786
0.03476.011700.04910.98180.97610.9789
0.02287.013650.04910.98240.97670.9796
0.01768.015600.04910.98240.97670.9796

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForTokenClassification
Ревизия весов
599626e

0 моделей