Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: longformer · dense
Базовая модель: clinical_longformer_same_tokens_3epochs_150k
Опубликована: 20 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

clinical_longformer_same_tokens_3epochs_200k

lukasdrg

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная Longformer-модель для восстановления замаскированных токенов в тексте с контекстом до 4098 токенов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

Это дообученная модель Longformer для восстановления замаскированных токенов в тексте. Она содержит 151,8 млн параметров и принимает контекст до 4098 токенов. В карточке указано, что модель дообучена на базе lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_3epochs_150k; назначение исходной модели связано с медицинскими текстами, однако описание обучающих данных этой версии отсутствует.

Основной сценарий применения — предсказание скрытых слов и фрагментов в тексте с помощью задачи fill-mask. Модель опубликована в формате safetensors. В README приведено значение loss 1,3642 на оценочном наборе, но подробности набора и методики оценки не раскрыты. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в тексте
предсказание замаскированных токенов в медицинских записях
контекстное дополнение фрагментов длинных документов

Ограничения

Описание обучающих и оценочных данных отсутствует, поэтому качество на конкретных типах медицинских текстов оценить нельзя. Языки и условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

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 IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей 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_3epochs_200k

This model is a fine-tuned version of lukasdrg/clinical_longformer_same_tokens_3epochs_150k on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.3642

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
1.431	0.18	65	1.3749
1.4952	0.37	130	1.3750
1.4134	0.55	195	1.3896
1.4692	0.74	260	1.3695
1.5102	0.92	325	1.3642

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

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: 6cbb473