biobert-v1.1
BioBERT v1.1 — англоязычная модель представления биомедицинских текстов для извлечения признаков и последующего решения задач биомедицинского NLP.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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 v1.1 — доменно-адаптированная модель представления текста на архитектуре BERT, разработанная DMIS Lab для извлечения информации из биомедицинских текстов. Вариант v1.1 основан на BERT-base-Cased и дополнительно обучен на корпусе PubMed; в репозитории Hugging Face указаны 135,5 млн параметров и окно до 512 токенов.
Модель выдаёт контекстные векторные представления текста, которые можно использовать как основу для дообучения на распознавании биомедицинских сущностей, извлечении отношений и ответах на вопросы. Она принимает текст и не является готовой генеративной моделью: для прикладных задач обычно требуется подходящая настроенная голова или дообучение. Поддерживается английский язык биомедицинских текстов. Условия лицензии следует проверять по файлу LICENSE исходного проекта.
Сценарии применения
- получение векторных представлений биомедицинских текстов
- подготовка признаков для распознавания медицинских и биологических сущностей
- дообучение для извлечения отношений между биомедицинскими понятиями
- подготовка модели для ответов на вопросы по биомедицинским текстам
Ограничения
Это базовая модель представления текста, а не готовая система для NER, извлечения отношений или ответов на вопросы: для таких задач может потребоваться дообучение. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 551ca18