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Myrrh_solar_10.7b_3.0

Myrrh_solar_10.7b_3.0模型在医疗数据处理中的潜力

该项目利用DPO方法对AI-hub医疗数据集进行训练,由MoAData公司开发,作者为Taeeon Park和Gihong Lee。这一模型专注于增强医疗数据处理的能力,用户可以通过Transformers库直接调用该模型,适用于多种医疗应用场景。

medAlpaca - 医疗问答大语言模型套件 助力智能医疗对话
GithubMedAlpaca医疗问答大语言模型开源开源项目微调
medAlpaca是一个医疗问答大语言模型项目,基于Stanford Alpaca和AlpacaLoRA开发。该项目提供经过医学文本微调的开源语言模型,可用于开发医疗聊天机器人。medAlpaca使用多种医学数据进行训练,包括医学闪卡、维基和对话数据集。项目还提供详细的数据集描述、训练指南和基准测试结果,旨在推动医疗领域大语言模型的研究与应用。
S-PubMedBert-MS-MARCO - 医疗文本信息检索专用BERT模型
GithubHuggingfaceMS-MARCOPubMedBERTsentence-transformers医疗文本处理开源项目模型语义搜索
S-PubMedBert-MS-MARCO是一个针对医疗和健康文本领域优化的信息检索模型。它基于PubMedBERT,并通过MS-MARCO数据集微调,可将文本映射为768维向量。该模型适用于语义搜索和文本聚类,支持Sentence-Transformers和HuggingFace Transformers框架,为医疗文本分析提供了有效工具。
Awesome-LLM-Healthcare - 大语言模型在医疗保健领域应用的全面资源集
Github医学LLM医疗AI医疗评估多模态LLM大语言模型开源项目
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。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
Clinical-Longformer - 基于Longformer的临床知识增强模型 提高医疗NLP任务效果
Clinical-LongformerGithubHuggingface临床自然语言处理医疗信息学开源项目模型长文本处理预训练语言模型
Clinical-Longformer是一种临床知识增强的预训练语言模型,基于Longformer架构开发。该模型利用MIMIC-III临床笔记进行进一步预训练,可处理长达4,096个token的输入。在10个基准数据集上,Clinical-Longformer在多项任务中表现优于ClinicalBERT,包括命名实体识别、问答、自然语言推理和文本分类。这一改进为长文本临床NLP任务提供了更有效的工具,有望推动医疗领域自然语言处理技术的进步。
MedNER-CR-JA - 日语医疗文档命名实体识别模型
GithubHuggingfaceMedTxt-CR-JA医疗文档命名实体识别开源项目日语模型模型训练
MedNER-CR-JA是一个面向日语医疗文档的命名实体识别模型,基于NTCIR-16 Real-MedNLP标准开发。模型可识别医疗文本中的疾病诊断、用药信息及时序表达,输出XML格式的标准化标注结果。通过Python实现,支持批量处理医疗文档,适用于医疗信息提取和文本分析等应用场景。
awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展
GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应,在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答,为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是,此模型仅供研究使用,不适用于临床决策。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
PharmBERT-uncased - 药品标签处理的BERT模型
BERT模型GithubHuggingfacePharmBERT开源项目模型药品标签预训练领域专用模型
PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型,通过领域相关的预训练和微调技术,提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用,PharmBERT 可以有效解析药品文档,提升研发效率。有关更多信息和技术细节,请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。
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