モデル情報

magneto-schema-retriever-gdc

vida-nyu · magneto-schema-retriever-gdc

This is a fine-tuned version of sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 for schema matching tasks in the biomedical domain, specifically targeting the GDC (Genomic Data Commons) data standard. The model was fine-tuned using a self-supervised approach that leverages LLMs to generate diverse training data from the GDC target schema. The key innovation is combining LLM-based augmentation with structure-based augmentation: **1. LLM-Based Augmentation (`llm-aug`):** - For each anchor column in the GDC target schema, an LLM generates semantically equivalent but syntactically diverse variations - Captures syntactic heterogeneity common in real biomedical datasets - Example transformations: - `patient_id` → `subject_identifier`, `participant_number`, `patient_identifier` - `diagnosis_date` → `date_of_diagnosis`, `dx_date`, `diagnostic_date` - Creates diverse positive examples while preserving semantic meaning

翻訳待ちのため原文を表示しています。

埋め込みと類似度license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力テキスト → 埋め込み
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/31 03:07:36
OVERVIEW

モデル紹介

This is a fine-tuned version of sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 for schema matching tasks in the biomedical domain, specifically targeting the GDC (Genomic Data Commons) data standard. The model was fine-tuned using a self-supervised approach that leverages LLMs to generate diverse training data from the GDC target schema. The key innovation is combining LLM-based augmentation with structure-based augmentation: **1. LLM-Based Augmentation (`llm-aug`):** - For each anchor column in the GDC target schema, an LLM generates semantically equivalent but syntactically diverse variations - Captures syntactic heterogeneity common in real biomedical datasets - Example transformations: - `patient_id` → `subject_identifier`, `participant_number`, `patient_identifier` - `diagnosis_date` → `date_of_diagnosis`, `dx_date`, `diagnostic_date` - Creates diverse positive examples while preserving semantic meaning

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。