/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
biogpt
Опубликована
12 апр 2024

MLMA_biogpt_tuned_1412

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная на неизвестных данных модель BioGPT для присвоения меток токенам текста.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 апр 2024

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

MLMA_biogpt_tuned_1412 — дообученная на неизвестном наборе данных англоязычная модель Microsoft BioGPT для классификации токенов. Она предназначена для присвоения меток отдельным токенам текста; архитектура — GPT2ForTokenClassification, формат весов — safetensors, лицензия — MIT. Контекст модели составляет 1024 токена.

В README приведены результаты на оценочном наборе: F1 0,5222, точность 0,4828, полнота 0,5685 и accuracy 0,9542. Область применения и состав меток не описаны, поэтому эти показатели не позволяют определить, для каких именно сущностей или разметки модель подходит. Базовая BioGPT разработана Microsoft и ориентирована на биомедицинскую литературу; переносить это назначение на конкретную задачу дообученной модели без сведений о данных нельзя.

Сценарии применения

  • разметка последовательностей токенов в тексте
  • классификация токенов по меткам из обучающего набора
  • извлечение сущностей после уточнения набора меток

Ограничения

Обучающий набор данных и схема меток не описаны, поэтому целевую область применения установить нельзя. На указанном оценочном наборе F1 составляет 0,5222; переносимость результата на другие данные не подтверждена.

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

MLMA_biogpt_tuned_1412

This model is a fine-tuned version of microsoft/biogpt on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1566
  • Precision: 0.4828
  • Recall: 0.5685
  • F1: 0.5222
  • Accuracy: 0.9542

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: 8
  • 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

Training results

Training LossEpochStepValidation LossPrecisionRecallF1Accuracy
0.3291.06790.17830.3750.51540.43410.9407
0.17562.013580.17030.47510.55210.51070.9520
0.10453.020370.15660.48280.56850.52220.9542

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2ForTokenClassification
Ревизия весов
43555dd

0 моделей