Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: longformer · dense
Базовая модель: clinical_longformer_same_tokens_1epochs_150k
Опубликована: 10 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_1epochs_200k

camilon

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная Longformer-модель для восстановления пропущенных токенов в клинических текстах.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

camilon/clinical_longformer_same_tokens_1epochs_200k — дообученная модель семейства Longformer для восстановления пропущенных токенов в тексте. Модель построена на архитектуре LongformerForMaskedLM, содержит 151,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 4098 токенов. В репозитории веса представлены в формате safetensors.

Модель дообучена на базе camilon/clinical_longformer_same_tokens_1epochs_150k; в README указана оценка Loss 1,6335 на наборе для оценки. Название указывает на клиническую специализацию, но карточка не описывает обучающие данные и сценарии применения, поэтому медицинскую точность нельзя считать подтверждённой. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

Подстановка пропущенных слов в клинические тексты
Восстановление токенов в медицинских документах
Заполнение маскированных фрагментов длинного текста

Ограничения

Описание обучения и оценки ограничено единственным значением Loss; состав данных и клиническая точность не подтверждены. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

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.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей 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_200k

This model is a fine-tuned version of camilon/clinical_longformer_same_tokens_1epochs_150k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.6335

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
1.7514	0.18	65	1.6651
1.8387	0.37	130	1.6634
1.7494	0.55	195	1.6776
1.823	0.74	260	1.6448
1.8833	0.92	325	1.6335

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: 18835ef