Scifive Large Pubmed

🚀 科学五（SciFive）Pubmed大模型

本模型可用于生物医学文献处理，支持多种自然语言处理任务，如令牌分类、文本分类、问答系统和文本生成等，在生物医学领域具有重要价值。

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模型信息

论文信息

论文：SciFive: 用于生物医学文献的文本到文本Transformer模型

作者：Long N. Phan、James T. Anibal、Hieu Tran、Shaurya Chanana、Erol Bahadroglu、Alec Peltekian、Grégoire Altan - Bonnet

使用方法

更多详细信息，请查看我们的GitHub仓库。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("razent/SciFive-large-Pubmed")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("razent/SciFive-large-Pubmed")

sentence = "Identification of APC2 , a homologue of the adenomatous polyposis coli tumour suppressor ."
text =  sentence + " </s>"

encoding = tokenizer.encode_plus(text, pad_to_max_length=True, return_tensors="pt")
input_ids, attention_masks = encoding["input_ids"].to("cuda"), encoding["attention_mask"].to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks,
    max_length=256,
    early_stopping=True
)

for output in outputs:
    line = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
    print(line)