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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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介绍相关项目
bluebert_pubmed_mimic_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed和MIMIC-III数据的BlueBERT医学自然语言处理模型
BERTBlueBertGithubHuggingface临床笔记医学文本开源项目模型自然语言处理
BlueBERT是一个经过PubMed文献摘要和MIMIC-III临床笔记预训练的BERT模型，适用于医学自然语言处理。它使用NLTK进行文本预处理，提高了对医学文本的理解能力，是临床研究和医学信息检索的有效工具。
PMC-LLaMA - 开源医疗大语言模型推动医学智能研究
GithubPMC-LLaMA医学问答医疗语言模型开源项目指令微调预训练
PMC-LLaMA是一个基于医学文献预训练和指令微调的开源大语言模型。该模型在USMLE、MedMCQA等医学测试中表现优异，能够有效处理医学问答和相关查询。PMC-LLaMA为研究人员提供了便利的使用和开发平台，促进医学人工智能研究的进展。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示，模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率，Banking77分类达到88.47%准确率。此外，模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能，可应用于多样化的自然语言处理场景。
BioBERT-mnli-snli-scinli-scitail-mednli-stsb - 基于BioBERT的多领域句子嵌入模型
BioBERTGithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义相似度
该项目是一个基于BioBERT的句子嵌入模型，通过多个领域数据集训练而成。模型能将文本映射至768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。它不仅在生物医学领域表现出色，还可应用于其他文本分析场景。模型支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种调用方式，为用户提供了便捷的使用体验。
bluebert_pubmed_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed文本的BlueBERT模型及其应用
BERT模型BlueBertGithubHuggingfacePubMed开源项目模型生物医学自然语言处理
探索在PubMed文献上预训练的BERT模型，BlueBERT利用4000M词语料库支持生物医学自然语言处理，提升医学信息提取和文本分析精度，并通过多个基准数据集的评估。
WellcomeBertMesh - 基于PubMedBERT的生物医学文献主题分类模型
GithubHuggingfacePubMedBert医学分类开源项目文本分析机器学习模型生物医学
WellcomeBertMesh是一款由WellcomeTrust开发的生物医学文本分类模型，基于最新的PubMedBERT架构，专门用于为生物医学文献和研究基金分配MeSH主题标签。该模型采用多标签注意力机制，在2.2百万篇PubMed文献上训练，实现了63%的微观F1分数。该模型可应用于研究基金申请审核和生物医学文献分类等领域的主题标注工作。
QiZhenGPT - 开源中文医学大语言模型
GithubQiZhen医学大模型中文医学语言模型开源项目疾病知识指令药品知识问答长尾关键词
利用QiZhenGPT，结合启真医学知识库，构建高效的中文医学语言模型，提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术，支持医患交流，并助力医疗记录自动生成。
Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型
Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化，无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中，该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术，显著减少了模型训练成本，且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板，专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究，且准确性不可担保。
HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断
GithubHuatuoGPT-VisionHuggingfacePubMedVision医疗应用图像识别多模态大语言模型开源项目模型
HuatuoGPT-Vision-7B是基于Qwen2-7B和LLaVA-v1.5架构的多模态医疗语言模型。该模型利用PubMedVision数据集训练，将医学视觉知识融入多模态LLM中，能同时处理文本和图像输入。开源代码可从GitHub获取，便于模型部署和使用。HuatuoGPT-Vision-7B在医疗诊断、图像分析等领域展现出潜力，为医疗应用提供了新的解决方案。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本 保持高准确率
GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术，该模型在大幅缩小体积的同时，保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中，该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理，可作为高效的自然语言处理服务器部署。
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