基于microsoft/biogpt微调的生物医学命名实体识别模型
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发布时间 : 4/12/2025
模型简介
该模型是在NCBI疾病数据集上微调的BioGPT版本，专注于生物医学领域的命名实体识别任务。
模型特点
生物医学领域优化
针对生物医学文本进行专门优化，能够有效识别疾病相关实体
基于BioGPT架构
利用微软BioGPT的强大语言理解能力进行微调
高效训练
使用相对较小的训练批次(8)和学习率(2e-05)进行高效微调
模型能力
生物医学文本处理
疾病实体识别
命名实体识别
使用案例
生物医学研究
文献疾病实体提取
从生物医学文献中自动识别疾病相关实体
临床记录分析
分析临床记录中的疾病提及
PyTorch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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