/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
131 млн
Архитектура
ernie · dense
Опубликована
31 мая 2022

ernie-health-zh

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Китайская биомедицинская модель ERNIE для извлечения признаковых представлений медицинского текста.

137скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены10 сен 2022

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 «Эмбеддинги» — 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

ERNIE-health-zh — китайская биомедицинская языковая модель семейства ERNIE, предварительно обученная на обезличенных диалогах между врачами и пациентами, электронных медицинских картах и учебниках. Репозиторий nghuyong содержит версию для PyTorch, преобразованную из официальной модели ERNIE для PaddlePaddle; в README упомянута проверка точности преобразования.

Модель предназначена для извлечения признаковых представлений китайского медицинского текста и может служить основой для последующих задач обработки медицинских текстов. Архитектура — плотная ErnieModel с 12 слоями, размером скрытого представления 768 и 12 головами внимания; число параметров — 130,6 млн, контекст — до 512 токенов.

Модель ориентирована на китайский язык и медицинский текст. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • извлечение признаковых представлений из китайских медицинских записей
  • подготовка медицинских текстовых эмбеддингов для последующей классификации
  • представление диалогов врача и пациента для downstream-моделей

Ограничения

Модель рассчитана на китайский медицинский текст и имеет контекстное окно 512 токенов. Она предоставляет признаки текста, а не готовые медицинские заключения или рекомендации; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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

ernie-health-zh

Introduction

ERNIE-health is a Chinese biomedical language model pre-trained from in-domain text of de-identified online doctor-patient dialogues, electronic medical records, and textbooks.

More detail: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-health/ https://arxiv.org/pdf/2110.07244.pdf

Released Model Info

Model NameLanguageModel Structure
ernie-health-zhChineseLayer:12, Hidden:768, Heads:12

This released pytorch model is converted from the officially released PaddlePaddle ERNIE model and a series of experiments have been conducted to check the accuracy of the conversion.

How to use

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nghuyong/ernie-health-zh")
model = AutoModel.from_pretrained("nghuyong/ernie-health-zh")

Citation

@article{wang2021building,
  title={Building Chinese Biomedical Language Models via Multi-Level Text Discrimination},
  author={Wang, Quan and Dai, Songtai and Xu, Benfeng and Lyu, Yajuan and Zhu, Yong and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2110.07244},
  year={2021}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ErnieModel
Ревизия весов
2e50dd0

0 моделей