Waypoint-6m представляет собой каузальную языковую модель в стиле GPT-2, обученную на новых таксономических строках, отделенных от данных микробиома, для изучения представлений о совместном возникновении таксонов и структуре последовательности. Причинная языковая модель, обученная на новых таксономических строках, разделенных линией. Каждая строка рассматривается как последовательность токенов, полученная из словаря таксономических меток; см. Tokenizer ниже. — Исследования и прототипирование для моделирования таксономических последовательностей (например, предтренировочные представления, генерационные эксперименты). — Не является диагностическим или клиническим инструментом. Не валидируется для регулируемых или критически важных для безопасности решений. 1. Запросить доступ — нажмите кнопку «Запросить доступ» в верхней части страницы этого репозитория на Hugging Face. Запросы одобряются автоматически. 2. Аутентификация — войдите в Hugging Face из своей среды, чтобы инструмент загрузки мог использовать ваш токен: вы можете создать токен на сайте https://huggingface.co/settings/tokens. После выполнения обоих шагов вы можете нормально загрузить модель/набор данных: эта контрольная точка использует пользовательский код токенизатора. При загрузке токенизатора необходимо передать trustremotecode =True. — Данные: Набор данных Atlas — Цель: причинный LM на таксономических последовательностях. Изучение языка микробиома с трансформаторами Нейтен…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: outpost-bio
Теги: gpt2, causal-lm, microbiome, taxonomy, en
Лайков: 3 | Загрузок: 21,404
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
