/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн

biobert-base-cased-v1.1

Языковая модель3 профессии

BioBERT-Base v1.1 — англоязычная BERT-модель для представления и анализа биомедицинских текстов.

122 тыс.скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены14 окт 2020

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

BioBERT-Base v1.1 — модель обработки биомедицинского текста, разработанная исследователями DMIS Lab Корейского университета. Она основана на BERT-base-Cased и дополнительно обучена на корпусе PubMed, чтобы лучше представлять научную и медицинскую лексику.

Модель используют как основу для извлечения биомедицинских сущностей, классификации отношений между ними, ответов на вопросы и построения эмбеддингов текста. Это энкодер для входного текста, а не универсальная генеративная модель; для конкретных задач обычно требуется дообучить или дополнить её соответствующей головой. Размер — 135,5 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Модель рассчитана на английский язык.

Модель опубликована в формате PyTorch. В доступных метаданных лицензия не указана; перед использованием следует проверить условия в репозитории разработчика. Ограничение контекста и узкая биомедицинская специализация делают её менее подходящей для длинных документов и обычного неспециализированного текста.

Сценарии применения

  • извлечение медицинских и биомедицинских сущностей
  • поиск отношений между генами, заболеваниями и химическими соединениями
  • ответы на вопросы по биомедицинским публикациям после настройки под задачу
  • создание эмбеддингов научных медицинских текстов
  • классификация и анализ аннотаций PubMed

Ограничения

Максимальная длина входа составляет 512 токенов; для длинных документов потребуется разбиение текста. Это энкодерная базовая модель, поэтому для прикладной задачи обычно нужны дообучение и соответствующая задача-специфичная голова.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Ревизия весов
924f12e

0 моделей