BioMistral-7B

多语言开源生物医学语言模型评估

BioMistral是专为生物医学设计的开源大型语言模型，基于Mistral，经PubMed Central数据进一步训练，表现出色于多语言医学问答评估。其轻量化模型可通过量化和模型合并提升竞争力，为医学领域首次进行跨语言大规模评估。所有模型、评估基准和脚本免费开放供研究使用，建议避免在临床或专业医疗环境中应用，因存在潜在风险和偏见。

开源量化Huggingface医学Github开源项目模型BioMistral多语言

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论文

BioMistral-7B项目介绍

项目背景

大型语言模型（LLM）近年来展现出了非凡的适应性，尤其在医疗健康等专业领域中具有潜在应用价值。然而，将通用大型语言模型适配于医疗领域仍面临巨大挑战。为此，BioMistral项目应运而生。

BioMistral的设计与实施

BioMistral是一个开放源码的大型语言模型，专注于生物医学领域。该项目以Mistral模型为基础，并在PubMed Central的数据上进行了进一步的预训练。项目特别评估了BioMistral在10个公认的医学问答任务中的表现，结果显示其性能优于现有的开源医学模型，并在某些方面超过了专有模型。

模型介绍

BioMistral包括多个基于Mistral的模型，这些模型进一步预训练后适合于医疗领域使用。它们使用PubMed Central的公开访问文本数据进行训练，具体模型信息如下：

模型名称	基础模型	模型类型	序列长度	下载链接
BioMistral-7B	Mistral-7B-Instruct-v0.1	进一步预训练模型	2048	HuggingFace
BioMistral-7B-DARE	与Mistral模型合并	DARE合并	2048	HuggingFace
BioMistral-7B-TIES	与Mistral模型合并	TIES合并	2048	HuggingFace
BioMistral-7B-SLERP	与Mistral模型合并	SLERP合并	2048	HuggingFace

量化模型

对于需要节省计算资源的应用，BioMistral还提供了量化版本的模型。这些版本能够在更少的显存占用下执行推理任务。

使用说明

用户可以通过Hugging Face的Transformers库加载和使用BioMistral模型。简单的加载示例代码如下：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BioMistral/BioMistral-7B")
model = AutoModel.from_pretrained("BioMistral/BioMistral-7B")

性能评估

BioMistral 7B模型在多个医学领域基准测试上表现出色，包括临床知识图谱、医学遗传学和解剖学等。不同版本的BioMistral在不同任务中的表现如下：

任务	BioMistral 7B	BioMistral 7B DARE	BioMistral 7B TIES	BioMistral 7B SLERP
临床知识图谱	59.9	62.3	60.1	62.5
医学遗传学	64.0	67.0	65.0	64.7
解剖学	56.5	55.8	58.5	55.8

注意事项

尽管BioMistral致力于包含高质量的医学知识，但它尚未适配于专业医疗环境，也未经过实地临床测试。使用时需谨慎，建议仅用于研究目的，避免用于实际生产环境或医学决策场景。

结论

BioMistral项目通过提供开源的医学领域预训练大型语言模型，满足了学术研究和开发人员在医学领域应用大型语言模型的需求。它的出现标志着医学领域多语言评估的首次大规模探索。

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