小型模型零样本预测1型糖尿病血糖
开发者用自建T1DM患者模拟器数据训练一个仅31,251参数的编码器Transformer,预测未来2小时血糖,并在真实连续血糖监测数据上做零样本测试。模型支持反事实推理与8小时夜间预测,训练在NVIDIA DGX Spark上不到60分钟,安卓应用采用ExecuTorch后端。
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开发者用自建T1DM患者模拟器数据训练一个仅31,251参数的编码器Transformer,预测未来2小时血糖,并在真实连续血糖监测数据上做零样本测试。模型支持反事实推理与8小时夜间预测,训练在NVIDIA DGX Spark上不到60分钟,安卓应用采用ExecuTorch后端。
Hugging Face推出tokenizers v1候选版,重点优化性能,称相比v0.23常快数十倍。团队称在大规模训练、高并发服务和长输入场景下,分词可能成为瓶颈,拖慢GPU利用效率。IBM、NVIDIA和ExecuTorch团队参与了补丁和跨硬件测试。