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QiZhenGPT

开源中文医学大语言模型

利用QiZhenGPT,结合启真医学知识库,构建高效的中文医学语言模型,提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术,支持医患交流,并助力医疗记录自动生成。

zpoint_large_embedding_zh - 基于BERT架构的中文语义表示模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers中文嵌入开源项目模型模型评估自然语言处理
zpoint_large_embedding_zh是一个中文语义嵌入模型,支持文本相似度、分类、聚类、重排序和检索等多项自然语言处理任务。该模型在AFQMC、ATEC、BQ等标准数据集上进行了评测,可应用于多种中文NLP场景。
MedQuAD - 涵盖多类医学问题的大规模问答数据集
GithubMedQuADNIH网站UMLS医疗问答数据集开源项目问答系统
MedQuAD是一个包含47,457对医学问答的大规模数据集,源自12个美国国立卫生研究院(NIH)网站。它涵盖37种问题类型,涉及疾病、药物和其他医疗实体,并附有丰富的语义注释。此外,MedQuAD提供2,479个经人工评判的答案作为QA测试集,可用于评估信息检索和问答系统的性能。这一资源为医学自然语言处理和问答系统研究提供了重要支持。
BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型
BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务
BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练,在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效,并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。
primeqa - PrimeQA:多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台,帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验,下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅,整合Transformers工具包以提供强大的问答功能,满足领先的研究和开发需求。
Medichat-Llama3-8B - 融合LLaMa-3架构的AI医疗助手 提供全面医学咨询
GithubHuggingfaceMedichat-Llama3-8B人工智能医学知识医疗聊天机器人开源项目模型自然语言处理
Medichat-Llama3-8B是基于LLaMa-3架构开发的AI医疗助手模型。通过对海量健康信息数据集的深度学习,该模型掌握了丰富的医学知识。Medichat-Llama3-8B能提供清晰、全面的医疗咨询,适合需要深入医学建议的用户。与Dr.Samantha模型相比,Medichat-Llama3-8B在多个医学领域表现出色,平均准确率达70.33%,显著提升了AI医疗咨询的质量。
bluebert_pubmed_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed文本的BlueBERT模型及其应用
BERT模型BlueBertGithubHuggingfacePubMed开源项目模型生物医学自然语言处理
探索在PubMed文献上预训练的BERT模型,BlueBERT利用4000M词语料库支持生物医学自然语言处理,提升医学信息提取和文本分析精度,并通过多个基准数据集的评估。
GrammarGPT - 开源大模型探索中文语法纠错的新领域
GithubGrammarGPT中文语法纠错开源大语言模型开源项目数据集构建监督微调
GrammarGPT是一个基于开源大语言模型的中文语法纠错系统。该项目采用混合数据集进行监督微调,结合了ChatGPT生成的数据和人工标注的数据。它提出了一种启发式方法引导ChatGPT生成非语法性句子,并运用错误不变增强技术提升模型纠正中文母语者语法错误的能力。这一创新为开源大模型在中文语法纠错领域的应用开辟了新的可能。
AI2DocReview - 医疗AI辅助诊断与咨询服务平台
AI工具Softr内部工具客户端门户网站构建器网络应用
这个平台结合人工智能和医疗专家知识,提供快速准确的第二诊疗意见。利用GPT 4.0技术,平台不仅解答患者疑问,还协助医生诊断分析,提高医疗决策准确性。通过先进AI技术,该平台旨在让优质医疗咨询服务更便捷可及。
GenePT - ChatGPT驱动的高效单细胞基因分析模型
ChatGPTGenePTGithub单细胞基础模型基因嵌入开源项目细胞嵌入
GenePT是一种创新的单细胞基础模型,利用ChatGPT嵌入技术解析基因和细胞级生物学问题。该模型基于NCBI基因描述和GPT-3.5生成基因嵌入,无需繁琐的数据整理和密集计算。在基因属性和细胞类型分类等多项任务中,GenePT展现出优异性能,常超越现有模型。这一方法为生物学基础模型开发提供了简便有效的途径,彰显了大型语言模型在文献嵌入方面的应用潜力。
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