Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: longformer · dense
Опубликована: 7 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_180k

lukasdrg

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в тексте, обученная с нуля.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_180k — модель LongformerForMaskedLM размером 151,8 млн параметров, обученная с нуля. Метаданные указывают задачу fill-mask: модель предсказывает замаскированные токены в тексте. В README приведено значение loss 1,8381 на оценочном наборе, однако сведения о наборе данных и назначении модели не раскрыты.

Название указывает на клиническую область, но README не подтверждает состав обучающих данных или пригодность модели для медицинского применения. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в тексте
анализ контекста слова с помощью маскирования
эксперименты с языковым моделированием

Ограничения

README не описывает обучающие данные и предполагаемое применение, поэтому клиническую пригодность подтвердить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_180k

This model was trained from scratch on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.8381

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
2.0423	0.31	65	1.8945
2.0722	0.62	130	1.8877
2.0096	0.92	195	1.8381

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: 104cbab