基于164,179篇COVID-19摘要预训练的生物医学语言模型，在COVID-19主题分类任务中表现优异
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发布时间 : 4/4/2022
模型简介
该模型是针对生物医学领域优化的语言模型，特别在COVID-19相关文本处理方面有显著优势
模型特点
COVID-19领域优化
专门使用164,179篇COVID-19摘要进行预训练，对该领域文本有深度理解
高效分类性能
在BioCreative VII第五赛道的主题分类任务中表现出显著性能提升
轻量级架构
采用8层Transformer结构，相比大型模型更高效
模型能力
生物医学文本理解
多标签分类
COVID-19相关文本处理
使用案例
医学研究
COVID-19文献分类
自动对COVID-19研究文献进行多主题分类
在BioCreative VII评估中表现优异
医学文献分析
帮助研究人员快速筛选和分类相关医学文献
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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