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OpenGPT

医疗领域的大型对话模型框架与数据集生成工具

OpenGPT框架助您创建数据集并训练医疗领域的大型对话模型。通过OpenGPT生成的NHS-LLM使用丰富的医疗数据集供下载。提供从数据收集到模型训练的完整教程,并兼容LLaMA模型。详细教程涵盖了使用预设提示词生成任务数据集及调整配置文件进行模型训练的方法。

项目介绍:OpenGPT

OpenGPT 是一个框架,专门用于创建基于地面指令的数据集,并训练可以进行对话的领域专家大型语言模型(LLMs)。该项目致力于为特定领域,如医疗健康,开发出色的对话模型。

NHS-LLM:专为医疗健康设计的对话模型

NHS-LLM 是一个针对医疗健康领域的对话模型,使用 OpenGPT 训练而成。该模型所使用的所有医疗数据集都是通过 OpenGPT 创建的。这些数据集在 OpenGPT 中被精心研发,用于在医疗健康领域提供更准确和专业的对话支持。

可用数据集

  • NHS UK 问答数据集:包含24,665对问答,使用来自 NHS UK 官网的数据生成。用户可以在此处下载。

  • NHS UK 对话数据集:包含2,354个独特对话,也是使用 NHS UK 官网上的数据生成。下载链接

  • 医疗任务/解决方案数据集:使用 GPT-4 生成的4,688对任务解决方案。下载链接

所有数据集均可在 /data 文件夹中找到。

安装指南

要安装 OpenGPT,请执行以下命令:

pip install opengpt

如果您正在使用 LLaMA 模型,还需要额外安装一些必备组件:

pip install -r ./llama_train_requirements.txt

使用教程

关于如何制作适用于医疗健康的小型对话 LLM 的详细教程,请参阅Google Colab 的演示示例

如何使用

  1. 收集基础数据集:首先在某一领域收集基础数据。例如可以从 NHS UK 收集所有疾病的定义样本数据。

  2. 选择或创建提示:在提示数据库中选择匹配您使用场景的提示,或者使用提示创建笔记本创建新提示。

  3. 编辑训练配置:修改训练配置文件,添加您想用于训练的数据集。

  4. 训练模型:使用训练笔记本训练新的数据集,或者运行训练脚本。

如有问题,请访问我们的讨论论坛

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