/ 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-bioavailability-ma-l4-best

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-модель для ранжирования записей анализов и переноса данных о биодоступности между анализами.

249скачиваний 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 — Bioavailability MA L4 — это дообученная на наборе assay-transfer-record-level-v27-bioavailability-ma-l4-intern модель jiosephlee, основанная на jiosephlee/Intern-S1-mini-lm. Она предназначена для ранжирования записей биологических анализов при переносе результатов между анализами, в частности для задач, связанных с биодоступностью. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 7,6 млрд параметров и принимает текст; контекст — до 65 536 токенов.

Контрольную точку выбрали по метрике validation L4/overall/knn_regression_id_ood_level_macro_mae_at_3. На тестовом сравнении модель показала MAE@3 0,7671 и Spearman 0,3120; результаты относятся к указанному набору данных и протоколу сравнения. Репозиторий содержит чекпойнт Transformers и файлы токенизатора; для загрузки требуется trust_remote_code=True. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ранжирование записей биологических анализов по биодоступности
  • оценка сходства записей анализов для переноса результатов
  • поиск подходящих аналогов assay-записи
  • регрессионное прогнозирование биодоступности по результатам ранжирования

Ограничения

Тестовые метрики получены для конкретного протокола переноса анализов и не гарантируют качество на других данных. Для загрузки токенизатора требуется включить trust_remote_code=True; лицензия в предоставленных материалах не определена.

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 — Bioavailability MA L4

Validation-selected checkpoint from the V27 Bioavailability MA L4 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-bioavailability-ma-l4-intern
  • Dataset revision: 0e8363fef80865346b57aa25f79dcdd066a13856
  • Training configuration: 10 epochs, seed 42, 8 GPUs, device batch size 4, gradient accumulation 4, effective batch size 128, Flash Attention 2, BFD packing, and padding-free training
  • Selection metric: validation L4/overall/knn_regression_id_ood_level_macro_mae_at_3 (lower is better)
  • Selected optimizer step: 630
  • Selected validation metric: 0.5153
  • Training run
  • Held-out model/Morgan comparison

Held-out test comparison

RankerJoint ID/OOD level-macro MAE@3MAE@5SpearmanSpearman@3Top-1 hit@3
Model0.76710.75360.31200.00400.1341
Morgan vanilla0.88060.84050.03820.16670.1073
Morgan weighted0.85900.79740.05330.14920.1111

Lower MAE is better; higher values are better for the other metrics. All W&B metric names retain the L4/ prefix.

The repository contains the full Transformers checkpoint and tokenizer files. metric.json is the complete validation-selection record stored with the checkpoint. Loading requires trust_remote_code=True for the custom tokenizer.

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
439fb72

0 моделей