Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 153 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: roberta · dense
Опубликована: 7 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

roberta-clinical-wl-es

plncmm

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Испаноязычная RoBERTa, дообученная на данных о списках ожидания в Чили для предсказания замаскированных слов.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 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 испаноязычная модель RoBERTa для предсказания замаскированных токенов, дообученная на данных о списках ожидания в Чили. Она основана на PlanTL-GOB-ES/roberta-base-biomedical-clinical-es и может использоваться для подстановки пропущенных слов в текстах этой области. Модель содержит 153,2 млн параметров, принимает последовательности длиной до 514 токенов и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка не приводит результаты оценки или подробные рекомендации по применению. Поэтому качество на других медицинских текстах и за пределами чилийского контекста не установлено.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в текстах о списках ожидания в Чили
подстановка замаскированных токенов в испанских клинических текстах
адаптация задач заполнения пропусков к медицинским текстам на испанском

Ограничения

Карточка не содержит сведений об оценке качества и подробных ограничениях; область дообучения узкая — данные о списках ожидания в Чили, поэтому перенос на другие медицинские тексты не подтверждён.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

plncmm/roberta-clinical-wl-es

This model is a fine-tuned version of PlanTL-GOB-ES/roberta-base-biomedical-clinical-es on the Chilean waiting list dataset.

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: 5e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.20.0.dev0
Pytorch 1.11.0+cu113
Datasets 2.2.1
Tokenizers 0.12.1

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: RobertaForMaskedLM
Ревизия весов: 39bc1b2