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BioMistral-7B

多语言开源生物医学语言模型评估

开源量化Huggingface医学Github开源项目模型BioMistral多语言

BioMistral是专为生物医学设计的开源大型语言模型，基于Mistral，经PubMed Central数据进一步训练，表现出色于多语言医学问答评估。其轻量化模型可通过量化和模型合并提升竞争力，为医学领域首次进行跨语言大规模评估。所有模型、评估基准和脚本免费开放供研究使用，建议避免在临床或专业医疗环境中应用，因存在潜在风险和偏见。

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biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练
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GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
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mistral-7b-sft-beta - 基于UltraChat数据集训练的Mistral-7B优化模型
GithubHuggingFaceHuggingfaceMistral-7B开源项目微调模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-sft-beta是一个在UltraChat数据集上训练的大型语言模型，基于Mistral-7B-v0.1开发。作为Zephyr-7B-β的基础训练模型，采用直接偏好优化方法，支持英语文本生成。模型包含7B参数，使用MIT开源协议，通过TRL框架的SFTTrainer在经过筛选的UltraChat对话数据集上完成训练。
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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。
Mistral-Ita-7b - 基于Mistral架构的意大利语自然语言处理模型
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Mistral-Ita-7b是基于Mistral-7B-v0.1架构开发的意大利语言模型，在hellaswag_it、arc_it和m_mmlu_it测试中平均准确率为58.66%。模型支持4位量化，可降低资源占用并提升处理效率。通过Python接口可实现意大利语文本生成及其他自然语言处理功能。
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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。
TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练
GithubHuggingfaceMistral 7B参数开源项目微调模型评估结果语言模型
TinyMistral-248M基于Mistral 7B模型，参数减少至约2.48亿，专为下游任务微调设计。预训练使用了748.8万个实例，支持文本生成功能，拥有约32,768个token的上下文长度。模型在InstructMix评估中的平均困惑度为6.3，未来将在多数据集上增加训练周期，验证无需大数据集即可进行有效预训练的可能性，并在多个指标测试中表现良好。
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这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展，采用YaRN方法完成1500步长文本预训练，将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现，通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证，适用于长文本处理场景。
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