/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Intern-S1-mini-lm
Библиотека
transformers
Опубликована
21 сен 2026

intern-s1-mini-assay-transfer-record-level-v27-bbb-martins-l3-best

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-модель для ранжирования записей анализов при переносе результатов, в том числе для сценария BBB Martins L3.

247скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 2026

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Intern-S1-mini assay transfer V27 — BBB Martins L3 — это дообученная модель jiosephlee на базе jiosephlee/Intern-S1-mini-lm. Она предназначена для ранжирования записей биологических анализов при переносе результатов между тестами, в частности в сценарии BBB Martins L3. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, доступная в формате Safetensors; контекст — до 65 536 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы в режиме чата.

Чекпойнт выбран по метрике на валидационной выборке; в README также приведено сравнение с Morgan-ранжировщиками на отложенном тесте. Для модели указаны бинарный macro-F1@3 0,8611 и regression MAE@3 0,7717, однако Spearman@3 составляет −0,0802, а Top-1 hit@3 — 0,1408, поэтому метрики отражают разные стороны качества и не гарантируют превосходство во всех сценариях. Обучение остановили до завершения запланированных эпох. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ранжирование записей анализов для переноса между тестами
  • поиск наиболее подходящих записей для сценария BBB Martins L3
  • сравнение кандидатов по прогнозируемым результатам анализа

Ограничения

Обучение остановили до завершения запланированных эпох; на отложенном тесте Spearman@3 отрицательный (−0,0802), а Top-1 hit@3 равен 0,1408. 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

Intern-S1-mini assay transfer V27 — BBB Martins L3

Validation-selected checkpoint from the V27 BBB Martins L3 record-level assay-transfer run.

Provenance

  • Base model: jiosephlee/Intern-S1-mini-lm
  • Base model revision: fcb667c380ae01f57693a45b4b5c2d331052a107
  • Training dataset: jiosephlee/assay-transfer-record-level-v27-bbb-martins-l3-intern
  • Dataset revision: 2a4c6848de474f0c9152e3acdf4087ce1fe16db8
  • Training configuration: 10 scheduled epochs, seed 42, 8 GPUs, device batch size 4, gradient accumulation 4, Flash Attention 2, BFD packing, and padding-free training
  • Selection metric: validation L3/overall/knn_regression_id_ood_level_macro_mae_at_3 (lower is better)
  • Selected optimizer step: 510
  • Selected validation metric: 0.5804
  • The run was intentionally stopped before completing the full scheduled training; this repository contains its saved validation-selected checkpoint.
  • Training run
  • Held-out model/Morgan comparison

Held-out test comparison

RankerBinary macro-F1@3Binary macro-F1@5Regression MAE@3Spearman@3Top-1 hit@3
Model0.86110.86110.7717-0.08020.1408
Morgan vanilla0.74320.76771.1246-0.03820.1127
Morgan weighted0.73450.76771.0652-0.10770.1408

Lower regression MAE is better; higher values are better for the other metrics. All W&B metric names retain the L3/ prefix.

The repository contains the full Transformers checkpoint and tokenizer files. metric.json is the complete validation-selection record stored with the checkpoint.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
382b399

0 моделей