/ Модель

Характеристики

Контекст
4 098 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
longformer · dense
Опубликована
17 ноя 2023

clinical_longformer_same_tokens_2epochs_100k

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 ноя 2023

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

SandriBarros разработала эту модель как дообученную версию SandriBarros/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_50k. Это плотная модель Longformer для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает замаскированные токены и рассчитана на работу с длинными текстами. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает контекст длиной до 4098 токенов и распространяется в формате safetensors.

В README указано значение loss 1,4824 на оценочной выборке. Карточка не описывает назначение датасета, языки, методику оценки или ограничения, поэтому качество для конкретных клинических сценариев по этим данным установить нельзя. Условия лицензии в предоставленных сведениях отсутствуют.

Сценарии применения

  • Предсказание пропущенных слов в клиническом тексте
  • Восстановление замаскированных терминов в медицинских документах
  • Заполнение пропусков в длинных последовательностях текста

Ограничения

README не сообщает языки, датасет и ограничения оценки; значение loss само по себе не подтверждает пригодность для клинического применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

clinical_longformer_same_tokens_2epochs_100k

This model is a fine-tuned version of SandriBarros/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_50k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.4824

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: 2
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 64
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1500
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.69040.18651.5011
1.60050.371301.4964
1.57140.551951.4855
1.5830.742601.4842
1.61920.923251.4824

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LongformerForMaskedLM
Ревизия весов
c04cca9

0 моделей