Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: longformer · dense
Базовая модель: clinical_longformer_same_tokens_1epochs_50k
Опубликована: 9 ноя 2023

Ссылки

clinical_longformer_same_tokens_1epochs_100k

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная Longformer-модель для предсказания замаскированных фрагментов текста, ориентированная на клинические тексты.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

Модель camilon/clinical_longformer_same_tokens_1epochs_100k — дообученная версия клинической Longformer-модели lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_1epochs_50k, разработанная на основе архитектуры LongformerForMaskedLM. Она предназначена для заполнения пропусков в тексте: по окружающим словам модель предсказывает замаскированные фрагменты. В README указан результат Loss 1,6928 на оценочной выборке; объём модели составляет 151,8 млн параметров, контекст — до 4098 токенов.

Название базовой модели указывает на ориентацию на клинические тексты, однако README не описывает обучающие данные и конкретные сценарии применения. Модель принимает текст и выдаёт предсказания токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в клинических текстах
подстановка маскированных терминов в медицинских записях
проверка предсказаний токенов в клиническом тексте

Ограничения

README не приводит сведения об обучающих данных, назначении и практических ограничениях; указан только результат Loss 1,6928 на оценочной выборке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей IV.3Отраслевые задачиСтрахование и актуарные задачиAI помогает оценивать риски, обрабатывать убытки и управлять страховым портфелем.30 задач563модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_1epochs_100k

This model is a fine-tuned version of lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_1epochs_50k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.6928

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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.9698	0.18	65	1.7396
1.8732	0.37	130	1.7318
1.846	0.55	195	1.7144
1.8699	0.74	260	1.7060
1.9088	0.92	325	1.6928

Framework versions

Transformers 4.35.0
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.14.6
Tokenizers 0.14.1

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: a22d74f