BioGPT ist ein generatives Pre-Training-Modell für biomedizinische Textgenerierung und -mining, das auf einem Transformer-Modell basiert. Es wurde von Renqian Luo, Liai Sun, Yingce Xia, Tao Qin, Sheng Zhang, Hoifung Poon und Tie-Yan Liu entwickelt.
BioGPT kann für verschiedene Aufgaben in der biomedizinischen Textverarbeitung eingesetzt werden, wie z.B.:
BioGPT bietet einige Vorteile gegenüber anderen Modellen:
BioGPT kann auf verschiedenen Plattformen installiert werden, wie z.B. Python und PyTorch. Die Installation und Verwendung von BioGPT erfordert einige Schritte:
Ein Beispiel für die Verwendung von BioGPT ist die Generierung einer Beschreibung für den Begriff "COVID-19": ``` import torch from fairseq.models.transformer_lm import TransformerLanguageModel
m = TransformerLanguageModel.from_pretrained("checkpoints/Pre-trained-BioGPT", "checkpoint.pt", "data", tokenizer='moses', bpe='fastbpe', bpe_codes="data/bpecodes", min_len=100, max_len_b=1024) m.cuda()
src_tokens = m.encode("COVID-19 is") generate = m.generate([src_tokens], beam=5)[0] output = m.decode(generate[0]["tokens"]) print(output) ``` Dieses Beispiel generiert eine Beschreibung für den Begriff "COVID-19" basierend auf dem vortrainierten BioGPT-Modell.
Weitere Informationen über BioGPT finden Sie in den folgenden Quellen:
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.