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MedQA-ChatGLM

医疗问答模型的微调与应用

医疗大语言模型ChatGLM微调医疗对话LLaMAGithub开源项目

MedQA-ChatGLM是基于ChatGLM-6B的医疗问答模型，采用LoRA、P-Tuning V2和Freeze等方法进行微调。项目支持单卡和多卡分布式训练，并提供多种推理方式。模型使用cMedQA2等医疗数据集训练，旨在提升医疗领域问答能力。项目还整理了多个医疗大语言模型资源，为相关研究提供参考。

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ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch - 使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南
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MedEmbed-small-v0.1 - 模型在医疗信息检索和分类中的应用
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项目专注于利用组合数据集进行信息检索与分类操作，如MedicalQARetrieval、NFCorpus和PublicHealthQA等。模型的评估指标包括精确率、召回率和F1-分数，在多任务如医疗问答和亚马逊评论分类中展现了良好性能。分类和检索任务测试结果显示，该模型在精度和性能上表现优异，为医疗嵌入和临床信息检索提供了有效的解决方案。
meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
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glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型
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GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。
chatglm3-6b - 强大基础模型支持多功能复杂对话场景
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ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型，基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中，ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放，登记后可免费商用，为自然语言处理领域提供了强大工具。
Awesome-LLM-Healthcare - 大语言模型在医疗保健领域应用的全面资源集
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该项目汇集了医疗保健领域大语言模型(LLM)的研究和应用资源。内容包括通用和专业医疗LLM、多模态医疗LLM以及LLM驱动的医疗智能助手等方向的最新进展。此外还涵盖了LLM在医疗领域的评估策略、相关综述和代码库链接。这一资源集对于研究和开发医疗健康AI应用的人员具有重要参考价值。
visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答
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Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型，集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构，该模型通过指令微调和视觉模块扩展，可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行，为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。
MING - 中文医疗问诊模型
GithubMING医疗大模型医疗问答开源模型开源项目智能问诊
明医 (MING) 是一款开源的中文医疗问诊模型，基于医疗指令进行微调，主要功能包括医疗问答和智能问诊。最新的MING-MOE版本通过稀疏低秩适配器专家提升多任务学习性能。该项目由上海交通大学和上海人工智能实验室智慧医疗中心合作开发，提供多种模型版本供下载使用。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型，涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据，为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
Medical Chat - AI医疗问答与诊断报告生成平台
AI工具HIPAA合规PubMed搜索兽医医学医疗聊天机器人诊断报告
Medical Chat是一个基于AI的医疗信息平台，集成了即时医疗问答和诊断报告生成功能。平台支持人类医学和兽医学，提供PubMed文献查询、差异化诊断和临床计划制定。采用HIPAA合规加密技术保护用户隐私。此外，平台还具备对话历史管理、自定义提示模板和多语言模型切换等功能，全面满足各类医疗信息需求。
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