/ Модель

Характеристики

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

clinical_longformer_same_tokens_2epochs_150k

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

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

10скачиваний 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

Это клиническая модель Longformer, разработанная SandriBarros и дообученная на основе SandriBarros/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_100k для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах. Она подходит для заполнения пропусков в клинических текстах и других сценариев, где нужно предсказать токен по окружающему контексту. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 4098 токенов.

В README приведено значение функции потерь 1,5101 на наборе оценки, но не описаны данные, метрики качества в прикладных задачах или ограничения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • заполнение пропусков в клинических текстах
  • предсказание скрытых слов в медицинских документах
  • восстановление токенов в длинных медицинских записях

Ограничения

README не описывает обучающие и оценочные данные или ограничения применения; приведено только значение loss 1,5101. Лицензия в доступных 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_150k

This model is a fine-tuned version of SandriBarros/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_100k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.5101

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
1.83590.18651.5336
1.55680.371301.5192
1.64390.551951.5294
1.63530.742601.5057
1.51560.923251.5101

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
ef566d1

0 моделей