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大规模临床语言模型GatorTron-Base助力医疗AI研究

GatorTron-Base是佛罗里达大学与NVIDIA合作开发的临床语言模型,基于BERT架构,拥有3.45亿参数。该模型利用820亿字的去标识化临床笔记等多源数据预训练,可应用于临床概念提取、关系抽取等多项自然语言处理任务。GatorTron-Base为研究人员提供了强大的开源工具,推动了医疗AI领域的发展,为临床文本分析开辟了新的可能性。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型
BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写,通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练,学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础,适合进一步微调以适应特定应用场景。
Bio_Discharge_Summary_BERT - 改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型
ClinicalBERTGithubHuggingfaceMIMIC III开源项目机器学习模型电子健康记录自然语言处理
Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化,专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练,该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现,可以通过transformers库加载,用于医疗研究和实际应用。
clinical-assertion-negation-bert - 临床文本病症状态分类BERT模型
BERTGithubHuggingface临床医疗医疗诊断开源项目文本分类模型自然语言处理
基于ClinicalBERT的预训练模型,专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态,将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调,为临床文档的结构化处理提供支持。
OpenGPT - 医疗领域的大型对话模型框架与数据集生成工具
GithubNHS-LLMOpenGPT医疗数据集大语言模型安装指南开源项目
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。
deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异,超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调,应用于多种自然语言处理任务。
ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型 提取医疗文本中的药物和用药信息
GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型
ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型,通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上,ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力,micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言,ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。
BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型
BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理
BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型,集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练,能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上,BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础,在放射学等领域具有广泛应用前景。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
medical-chatgpt - 基于ChatGPT的医疗AI模型研究与应用
ChatGPTGithub人工智能医学教育医疗应用开源项目语言模型
此项目探索ChatGPT技术在基层医疗领域的应用。研究重点是开发一个专门用于收集病史和生成初步诊断的AI模型。尽管在复杂诊断方面存在局限性,但该模型在记录常见病例方面显示出潜力。研究团队正考虑利用专业医学数据库进行进一步微调,以增强模型的专科知识。这一创新尝试为医疗AI的未来发展提供了宝贵见解。
Llama3-Med42-8B - 临床大模型开创医学问答新时代
GithubHuggingfaceLLMMed42-v2健康医疗医疗大模型开源项目模型问答系统
Med42-v2套件提供访问8亿或70亿参数的临床大语言模型,通过LLaMA-3开发,其在医学问答任务中的表现卓越,特别是Med42-v2-70B,在MCQA任务中超越了GPT-4.0,位居临床Elo评分榜首,并在MedQA零样本测试中取得79.10的优秀成绩。目前,该模型尚需进一步评估以确保安全,并计划应用于医疗问答、患者记录总结等领域,以增强临床决策支持。
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