Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: longformer · dense
Базовая модель: clinical_longformer_same_tokens_200k
Опубликована: 8 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_220k

lukasdrg

Заполнение пропусковТекст → текст

Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в тексте.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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_220k — дообученная модель на архитектуре Longformer, разработанная на основе lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_200k. Модель содержит 151,8 млн параметров и предназначена для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает замаскированные токены.

Карточка сообщает о дообучении на наборе данных, обозначенном как None, и приводит значение loss 1,9229 на оценочной выборке. Клиническая специализация следует из названия модели и базовой модели; подробности о данных и сценариях применения в карточке не приведены. Метаданные указывают контекст 4098 токенов. Модель сохранена в формате safetensors.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Практическое качество для конкретных клинических текстов не подтверждено описанием или подробными результатами оценки.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в клинических текстах
предсказание замаскированных терминов в медицинских документах
контекстное заполнение пропусков в длинных текстах

Ограничения

README не раскрывает состав обучающих данных и предполагаемые сценарии использования; набор данных указан как None. Эффективность для конкретных клинических задач не подтверждена подробными результатами оценки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_220k

This model is a fine-tuned version of lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_200k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.9229

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
2.1527	0.46	65	1.9642
2.0976	0.92	130	1.9229

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: 64a01bd