/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
31 авг 2024

med-MiniLM-L12-3059

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Дообученная многоязычная BERT-модель преобразует тексты в векторы для семантического поиска и сравнения сходства.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 2024

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Mykes/med-MiniLM-L12-3059 — дообученная модель Sentence Transformer на основе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 и предназначена для сравнения смыслового сходства, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации текстов и кластеризации. В архитектуре используются BERT и усреднение токенных представлений; для сравнения векторов можно применять косинусное сходство. Базовая модель поддерживает несколько языков. Модель создана на парных примерах «запрос — положительный текст», включая медицинские формулировки на русском языке.

По README максимальная длина последовательности составляет 128 токенов; метаданные указывают нативный контекст 512 токенов. Модель содержит 124,3 млн параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск документов по смыслу запроса
  • сравнение сходства между предложениями
  • поиск перефразировок
  • кластеризация текстов по смыслу
  • классификация текстов на основе эмбеддингов

Ограничения

README рекомендует ограничивать вход 128 токенами, хотя метаданные указывают контекст 512 токенов. Размер и состав обучающей выборки ограничены: 2 447 обучающих примеров; качество для конкретных задач и языков отдельно не приведено.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("Mykes/med-MiniLM-L12-3059")
# Run inference
sentences = [
    'Мне поставили диагноз аритмия. Врач назначил мне препарат Соталекс.  Пожалуйста, расскажите подробнее о этом препарате - как он действует, есть ли у него побочные эффекты и какие противопоказания? Могу ли я заниматься спортом во время приема Соталекса?',
    'байрамукова мариям хасановна; стоимость приема от: 2700 руб (средняя стоимость приема); стаж: 33 года; квалификация: врач высшей категории; учёная степень: кандидат медицинских наук; пациенты: взрослые; шаболовская, ленинский проспект, арбатская, смоленская, площадь гагарина; специальность: кардиолог, врач функциональной диагностики; специализация: тредмилтест, суточное мониторирование экг и ад, экг, фвд, стресстесты вэм, бодиплетизмография определение скорости пульсовой волнылодыжечноплечевогоиндекса расчет биологического возраста определение вариабельности ритма сердца, эхокг',
    'хабачирова марьяна салимовна; стоимость приема от: 3000 руб (средняя стоимость приема); пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: многопрофильная клиника кеамед; серп и молот, авиамоторная; специальность: кардиолог, врач функциональной диагностики; специализация: аритмия тахикардия, брадикардия инфаркт и последствия инфаркта гипертония атеросклероз стенокардия грудная жаба пороки сердца сердечная недостаточность основными направлениями в работе является оценка состояния',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 2,447 training samples
  • Columns: anchor and positive
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositive
    typestringstring
    detailsmin: 12 tokensmean: 39.83 tokensmax: 128 tokensmin: 74 tokensmean: 125.95 tokensmax: 128 tokens
  • Samples:
    anchorpositive
    У меня участились сердцебиение и головокружения. Может ли это быть связано с нарушением ритма сердца?соколова светлана олеговна; стоимость приема от: 3360 руб (средняя стоимость приема); стаж: 26 лет; учёная степень: кандидат медицинских наук; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: медцентр столица на арбате; кропоткинская, смоленская; специальность: кардиолог, врач функциональной диагностики, аритмолог; специализация: хронической сердечной недостаточности подбор терапии, хирургическое лечение владение навыками функциональной диагностики, нарушений ритма и проводимости сердца, направление на высокотехнологичные методы лечения, ишемической болезни сердца, артериальной гипертонии, ведение пациентов
    Мне поставили диагноз гастрит. Какой препарат мне лучше принимать: Омез или Гастал? Есть ли у этих препаратов какие-то побочные эффекты? Можно ли их принимать одновременно с другими лекарствами, например, от давления?алланазарова юлдуз худайбергановна; стоимость приема от: 2500 руб (средняя стоимость приема); стаж: 24 года; квалификация: врач высшей категории; пациенты: взрослые; клиника: московский доктор в бутово; бульвар дмитрия донского, улица старокачаловская; специальность: терапевт, гастроэнтеролог; специализация: грипп, внутрибольничные инфекции, ларингит у беременных, бронхолегочные заболевания, отравление стрихнином, отравление мышьяком, орви с кишечным синдромом у взрослых, гаргоилизм, бронхит, эрготизм терапевт аденовирус, одышка, дислипидемии, опухоль внутрибрюшных лимфоузлов, бронхоэктатическая болезнь, вирусные заболевания, бронхиолит, отравление аконитом, лихорадка, стенокардия, диабет специализируется на лечении гастроэнтеролог латиризм, нанофиетоз, отравление красавкой, хсн, орви у пожилых людей, орви при беременности, вирусные инфекции, орви, гипотония, отравление вехом ядовитым, псевдомембранозный энтероколит, дефицит цинка, токсическая гепатопатия, вирусный менингит, отравление магнием, ветрянка, ларингит у взрослых, заболевания мочевыводящих путей нефриты орви заболевания желудочнокишечного тракта эндокринные заболевания ожирение, аденовирусный менингит, стратификация и коррекция факторов риска развития сердечнососудистых осложнений заболевания органов дыхания, острая респираторная инфекция нижних, гриппозный менингит, отравление таллием, латиризм, заболевания сердечнососудистой системы гипертоническая болезнь
    У меня проблемы с пищеварением и я подозреваю у себя лактозную непереносимость. К какому врачу мне лучше обратиться - гастроэнтерологу или терапевту? Врач должен быть женщиной, прием средний по стоимости, а клиника находиться рядом с метро Ховрино. аськина екатерина сергеевна; стоимость приема от: 2500 руб (средняя стоимость приема); стаж: 13 лет; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: бест клиник на беломорской / речном вокзале; ховрино, речной вокзал, беломорская; специальность: гастроэнтеролог, терапевт; специализация: внутрибольничные инфекции, лекарственные поражения печени, бронхолегочные заболевания, дисбактериоз у беременных, дыхательной системы бронхиты, гиповитаминоз витамина в2, бронхит, гиповитаминоз d, бридость, хобл, пневмония, бронхоэктатическая болезнь, вирусные заболевания, бронхиолит, болезни лимфатических сосудов и лимфатических узлов, болезни слюнных желез, аденовирусная инфекция, ишемическая болезнь сердца заболевания суставов различные артрозы специализируется на лечении гастроэнтеролог гипервитаминоз а, бронхопневмония, воспалительный инфильтрат, врожденные аномалии, аутоиммунные заболевания, вирусные инфекции, гименоптеризм, псевдомембранозный энтероколит, анизоцитоз, ветрянка, болезнь лимфатических сосудов и лимфатических узлов неуточненная, вирусные болезни, диарея путешественников, вирусный фарингоконъюнктивит, токсическая гепатопатия терапевт аденовирус, латиризм, нематодозы, бронхиальная астма сердечнососудистой системы гипертоническая болезнь
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim"
    }
    

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 612 evaluation samples
  • Columns: anchor and positive
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    anchorpositive
    typestringstring
    detailsmin: 12 tokensmean: 39.42 tokensmax: 128 tokensmin: 87 tokensmean: 126.17 tokensmax: 128 tokens
  • Samples:
    anchorpositive
    У меня появились проблемы с кожей. К какому врачу я могу обратиться в районе Савеловской? бережнова ольга сергеевна; стаж: 12 лет; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: будь здоров на сущевском валу; савёловская, марьина роща, савеловская; специальность: дерматолог, венеролог, дерматовенеролог; специализация: релатокс, лечение гипергидроза аппаратная косметология, ксеомин, атравматическая химимические пилинги консультации по уходу за проблемной кожей лица мезотерапия, механическая, биоревитализация плазмолифтинг контурная пластика эстетическая коррекция мимических морщин лица препаратами ботокс, лантокс, диспорт, ультразвуковая
    Мне поставили диагноз хронический гепатит. Какие препараты используются для лечения этого заболевания и есть ли возможность полностью вылечиться?полунина татьяна евгеньевна; стоимость приема от: 35200 руб (высокая стоимость приема); стаж: 43 года; звание: профессор; учёная степень: доктор медицинских наук; специальность: гепатолог; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: европейский медицинский центр в орловском пер. (емс); проспект мира, марьина роща; специализация: лечение заболеваний гастроинтестинального тракта
    У меня сильная боль в пояснице, отдающая в ногу. Возможно ли это грыжа межпозвоночного диска? Какие обследования мне нужно пройти, чтобы точно поставить диагноз? И какие методы лечения вы применяете в таких случаях?крайнов сергей анатольевич; стоимость приема от: 1733 руб (средняя стоимость приема); стаж: 44 года; квалификация: врач высшей категории; учёная степень: кандидат медицинских наук; пациенты: взрослые; тип приёма: в клинике; клиника: клиника неврологии и ортопедии здравклиник на октябрьской; октябрьская, добрынинская; специальность: ортопед, вертебролог, травматолог, артролог; специализация: вальгусная деформация, болезни костно мышечной системы и соединительной ткани, воспалительные спондилопатии, первичный гонартроз, грыжа позвоночника поясничного отдела, коленный артрит, грыжа шморля, грыжа беккера под коленом, артроз, анкилоз, бурсит, бурсит плеча, люмбаго с ишиасом, грыжа, артроз коленного сустава, артропатия, грыжа позвоночника, бурсит локтевого сустава, латеральный эпикондилит, стеноз позвоночного канала ещё ортопед адгезивный капсулит, спондилез поясничнокрестцового отдела позвоночника, контрактура, первичный генерализованный остеоартроз, вторичные коксартрозы, контрактура сустава, поражение костей и суставных хрящей, спондилолиз, сколиоз артрогрипоз спондилез грудного, декомпрессионная болезнь, гемартроз, коксартроз 2 степени, грыжа шейного отдела позвоночника, кифосколиоз, нестабильность коленного, коксартроз 3 степени, бурсит коленного сустава, спондилез грудного отдела позвоночника, киста тазобедренного сустава, грыжа ещё травматолог артроз неуточненный, миозит неуточненный, вторичный гонартроз, киста кости, межпозвоночная грыжа поясничнокрестцового отдела позвоночника, смещение позвонков, болезни костей, спондилез, бурсит большого вертела, бурситы бедра, поясничнокрестцового отдела позвоночника смещение позвонков косолапость косорукость кривошея растяжение связок стопы синовит тендинит плоскостопие кифосколиоз межпозвоночная грыжа поясничнокрестцового отдела позвоночника секвестрированная грыжа позвоночника поясничного отдела спинномозговая грыжа hallux valgus анкилоз арахнодактилия ахиллобурсит ахондроплазия болезнь горхема вальгусная деформация стопы у детей клинодактилия коксартроз суставов врожденная мышечная кривошея гемартроз гематогенный остеомиелит грыжи локтевой стилоидит дисплазия суставов контрактура контрактура дюпюитрена лордоз остеопороз пикнодизостоз мелореостоз молоткообразная деформация пальцев стопы мраморная болезнь нарушения осанки остеобластокластома остеомаляция плоскостопие вывихи полидактилия артрит склеродактилия хондродисплазия ахиллобурсит бурсит гемартроз растяжение специализируется на лечении артролог артрит, варусная деформация, поражения суставов вертебролог болезнь бехтерева, артроз неуточненный, обострение грыжи поясничного отдела, внутренние поражения колена, сколиоз, артроз первого запястно пястного сустава, мышечная деформация, наружное искривление большого пальца, заболевания суставов, грыжа шморля поясничного отдела позвоночника, бурсит локтевого отростка, гематома, грыжа между 4 и 5 позвонком, вторичный артроз суставов
  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
    {
        "scale": 20.0,
        "similarity_fct": "cos_sim"
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • num_train_epochs: 10.0

All Hyperparameters

  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: no
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 8
  • per_device_eval_batch_size: 8
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • eval_accumulation_steps: None
  • learning_rate: 5e-05
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • max_grad_norm: 1.0
  • num_train_epochs: 10.0
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: {}
  • warmup_ratio: 0.0
  • warmup_steps: 0
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • save_safetensors: True
  • save_on_each_node: False
  • save_only_model: False
  • restore_callback_states_from_checkpoint: False
  • no_cuda: False
  • use_cpu: False
  • use_mps_device: False
  • seed: 42
  • data_seed: None
  • jit_mode_eval: False
  • use_ipex: False
  • bf16: False
  • fp16: False
  • fp16_opt_level: O1
  • half_precision_backend: auto
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: None
  • local_rank: 0
  • ddp_backend: None
  • tpu_num_cores: None
  • tpu_metrics_debug: False
  • debug: []
  • dataloader_drop_last: False
  • dataloader_num_workers: 0
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • past_index: -1
  • disable_tqdm: False
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • load_best_model_at_end: False
  • ignore_data_skip: False
  • fsdp: []
  • fsdp_min_num_params: 0
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • deepspeed: None
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • optim: adamw_torch
  • optim_args: None
  • adafactor: False
  • group_by_length: False
  • length_column_name: length
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • skip_memory_metrics: True
  • use_legacy_prediction_loop: False
  • push_to_hub: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_private_repo: False
  • hub_always_push: False
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • include_inputs_for_metrics: False
  • eval_do_concat_batches: True
  • fp16_backend: auto
  • push_to_hub_model_id: None
  • push_to_hub_organization: None
  • mp_parameters:
  • auto_find_batch_size: False
  • full_determinism: False
  • torchdynamo: None
  • ray_scope: last
  • ddp_timeout: 1800
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • dispatch_batches: None
  • split_batches: None
  • include_tokens_per_second: False
  • include_num_input_tokens_seen: False
  • neftune_noise_alpha: None
  • optim_target_modules: None
  • batch_eval_metrics: False
  • eval_on_start: False
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

EpochStepTraining Loss
1.63405000.8112
3.268010000.4466
4.902015000.3019
6.535920000.1975
8.169925000.1457
9.803930000.094
1.63405000.1258
3.268010000.0681
4.902015000.0522
6.535920000.0331
8.169925000.0303
9.803930000.0296
1.63405000.034
3.268010000.0197
4.902015000.0202
6.535920000.01
8.169925000.0085
9.803930000.0147

Framework Versions

  • Python: 3.10.12
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • Transformers: 4.42.4
  • PyTorch: 2.4.0+cu121
  • Accelerate: 0.32.1
  • Datasets: 2.21.0
  • Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply}, 
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
5af1ab1

0 моделей