Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 253 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bart · dense
Базовая модель: bart-large-cnn
Опубликована: 9 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

bart-pubmed-20k

Chung-Fan

Языковая модель3 профессии

Англоязычная модель BART для краткого пересказа публикаций PubMed и других текстов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 апр 2024

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

Chung-Fan/bart-pubmed-20k — англоязычная модель BART, дообученная на базе facebook/bart-large-cnn. Число параметров — 252,8 млн, максимальный контекст — 1024 токена. Модель предназначена для генерации краткого пересказа текстов; название указывает на ориентацию на публикации PubMed.

В карточке приведено значение loss 1,1077 на оценочной выборке, но нет описания обучающего набора, методики оценки или подробных рекомендаций по применению. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Сценарии применения

составление кратких пересказов англоязычных публикаций PubMed
сжатие длинных научных текстов
подготовка краткого содержания медицинских статей

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Карточка не содержит сведений о составе обучающих данных и подробной оценке качества; значение loss приведено без методики оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bart-pubmed-20k

This model is a fine-tuned version of facebook/bart-large-cnn on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.1077

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: 5e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 1
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 16
total_train_batch_size: 16
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 500
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.2658	0.75	500	1.1077

Framework versions

Transformers 4.38.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: BartForConditionalGeneration
Ревизия весов: 020f34b