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Bio-Medical-Llama-3-8B

适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型

Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型
GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型
此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型,具备128K上下文能力,可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用,为复杂视觉数据处理提供了支持。
Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总,包括评测、数据集和预训练模型
GithubMedical_NLP中文医疗基准测评开源项目开源预训练模型数据集评测
本页面汇总了最新的医疗自然语言处理资源,涵盖基准评测、比赛信息、多语言数据集、开源预训练模型、学术论文和工具包等内容。为研究人员和开发者提供一站式资源支持,以提升医疗NLP领域的研究深度和应用效果。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练
Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用
GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型
Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列,具备7亿到70亿参数,专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异,能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款,支持用于英语的商业和研究。
ShenNong-TCM-LLM - 基于LlaMA的中医药大规模语言模型 推动传统医学智能化
GithubShenNong-TCM-LLM中医药大模型开源项目指令数据集知识图谱自然语言处理
ShenNong-TCM-LLM是基于LlaMA的中医药大规模语言模型,采用实体为中心的自指令方法和中医药知识图谱生成指令数据。该模型旨在提升人工智能在中医药领域的知识和回答能力,推动大模型在传统医学中的应用。ShenNong-TCM-LLM能回答中医药问题,提供中医诊断和治疗建议,在中医药领域展现出优秀性能。
Clinical-Longformer - 基于Longformer的临床知识增强模型 提高医疗NLP任务效果
Clinical-LongformerGithubHuggingface临床自然语言处理医疗信息学开源项目模型长文本处理预训练语言模型
Clinical-Longformer是一种临床知识增强的预训练语言模型,基于Longformer架构开发。该模型利用MIMIC-III临床笔记进行进一步预训练,可处理长达4,096个token的输入。在10个基准数据集上,Clinical-Longformer在多项任务中表现优于ClinicalBERT,包括命名实体识别、问答、自然语言推理和文本分类。这一改进为长文本临床NLP任务提供了更有效的工具,有望推动医疗领域自然语言处理技术的进步。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
Defne-llama3.1-8B - Defne-llama3.1-8B多语言微调的文本生成模型
DefneGithubHuggingfaceLlama-3text-generation人工智能开源项目模型
Defne-llama3.1-8B是一个经过微调的文本生成模型,专为土耳其语数据集优化,并与VAGOsolutions的Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct结合使用。该模型利用transformers库实现高效的多语言文本生成,支持8位加载及多设备使用,为用户带来流畅的交互体验。
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