/ Модель

Характеристики

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

clinical_longformer_same_tokens_2epochs_250k

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

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

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_250k — клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах. Она дообучена на основе SandriBarros/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_200k; в README указан результат на оценочной выборке: loss 1,3523. Модель содержит 151,8 млн параметров, использует архитектуру LongformerForMaskedLM и принимает контекст до 4098 токенов.

Модель предназначена для заполнения пропусков в клиническом тексте. README не сообщает подробностей о датасете, обучении или ограничениях применения. Веса опубликованы в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • Заполнение пропущенных слов в клинических текстах
  • Восстановление замаскированных терминов в медицинских записях
  • Предсказание токенов в длинных текстах о здоровье

Ограничения

В README не раскрыты обучающие данные и ограничения применения; указан только результат loss 1,3523 на оценочной выборке. 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_250k

This model is a fine-tuned version of SandriBarros/clinical_longformer_same_tokens_2epochs_200k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3523

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
1.63640.18651.3779
1.63110.371301.3707
1.64490.551951.3520
1.71180.742601.3472
1.65850.923251.3523

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
9e53a8e

0 моделей