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meditron

医疗大语言模型助力临床决策支持

Meditron是一套开源医疗大语言模型,包含7B和70B两个版本。这些模型基于Llama-2,通过在医学语料库上持续预训练而来。Meditron-70B在医学推理任务中的表现超越了Llama-2-70B、GPT-3.5和Flan-PaLM。虽然Meditron旨在提升临床决策支持,但在实际医疗应用中仍需谨慎,并进行充分的测试和临床试验。

meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
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。
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。
medllama3-v20 - 面向医疗领域的微调语言模型
GithubHuggingfaceLora医疗数据大型语言模型开源项目微调模型训练超参数
MedLLaMA3-v20是一个专注于医疗领域的大型语言模型,由Probe Medical和延世大学MAILAB共同开发。该模型利用公开医疗数据进行微调,旨在提升医疗相关任务的处理能力。模型采用多个LoRA目标进行训练,包括各种投影技术,以优化性能。作为英语医疗文本处理工具,MedLLaMA3-v20可能在医疗信息检索和诊断辅助等领域发挥作用。
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-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
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。
llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理
LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发,采用课程学习方法训练,能处理多种医学图像类型,如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异,为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是,这是一个仅用于研究目的的开源项目,仅支持英语处理,不适用于临床环境。
MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景
Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目
该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。
meditron-7B-AWQ - 通过低比特量化方法优化变换器模型性能
GithubHuggingfaceMeditron 7B医疗开源开源项目推理模型量化
此项目提供EPFL LLM团队的Meditron 7B模型的AWQ量化文件,采用高效的4位低比特量化方法,在提升变换器推理速度的同时保证质量。兼容多种平台和工具,如Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face Text Generation Inference及Transformers。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
MedicalGPT - 优化医疗GPT模型,提升医疗对话系统的响应与精确性
GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调
MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习,优化医疗GPT模型,增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础,通过直接偏好优化和强化学习策略,调整生成对话的质量与人类偏好的契合度,提供科学准确的医疗咨询,项目持续接入先进的医疗语言处理技术,应对医疗领域的需求变化。
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