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MedQuAD

涵盖多类医学问题的大规模问答数据集

MedQuAD是一个包含47,457对医学问答的大规模数据集,源自12个美国国立卫生研究院(NIH)网站。它涵盖37种问题类型,涉及疾病、药物和其他医疗实体,并附有丰富的语义注释。此外,MedQuAD提供2,479个经人工评判的答案作为QA测试集,可用于评估信息检索和问答系统的性能。这一资源为医学自然语言处理和问答系统研究提供了重要支持。

Multi-Modality-Arena - 完善的多模态模型评估工具,让视觉问答更精准
GithubLVLM LeaderboardLVLM-eHubMulti-Modality ArenaOmniMedVQATiny LVLM-eHub开源项目
Multi-Modality Arena 是一个专注于评估多模态模型的开放平台,支持视觉问答任务的对比测试。平台发布了OmniMedVQA和Tiny LVLM-eHub等评估基准,涵盖广泛的视觉和语言领域。用户可以访问在线演示,参与评估项目,并利用丰富的模型和数据集资源进行性能优化。
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。
medspacy - 临床NLP工具库,提供多语言支持和多功能文本处理
GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理
medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库,提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析,支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用,包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。
ShenNong-TCM-LLM - 基于LlaMA的中医药大规模语言模型 推动传统医学智能化
GithubShenNong-TCM-LLM中医药大模型开源项目指令数据集知识图谱自然语言处理
ShenNong-TCM-LLM是基于LlaMA的中医药大规模语言模型,采用实体为中心的自指令方法和中医药知识图谱生成指令数据。该模型旨在提升人工智能在中医药领域的知识和回答能力,推动大模型在传统医学中的应用。ShenNong-TCM-LLM能回答中医药问题,提供中医诊断和治疗建议,在中医药领域展现出优秀性能。
HuatuoGPT - 专业中文医疗咨询语言模型
GithubHuatuoGPT人工智能医生医疗咨询医疗大语言模型医疗数据集开源项目
HuatuoGPT是基于大规模中文医疗语料训练的语言模型,旨在为医疗咨询场景构建专业AI助手。项目发布了混合SFT数据集、模型权重、在线演示和医疗场景评估基准。通过结合ChatGPT提炼数据和真实医生数据,HuatuoGPT提供快速医疗咨询服务,同时强调在实际应用前进行全面评估的重要性。
Medichat-Llama3-8B - 融合LLaMa-3架构的AI医疗助手 提供全面医学咨询
GithubHuggingfaceMedichat-Llama3-8B人工智能医学知识医疗聊天机器人开源项目模型自然语言处理
Medichat-Llama3-8B是基于LLaMa-3架构开发的AI医疗助手模型。通过对海量健康信息数据集的深度学习,该模型掌握了丰富的医学知识。Medichat-Llama3-8B能提供清晰、全面的医疗咨询,适合需要深入医学建议的用户。与Dr.Samantha模型相比,Medichat-Llama3-8B在多个医学领域表现出色,平均准确率达70.33%,显著提升了AI医疗咨询的质量。
ChatGPT-RetrievalQA - 使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型
ChatGPTGithub信息检索开源项目数据集答案排序训练数据
提供ChatGPT与人类响应的数据集,以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据,分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持,数据格式兼容MSMarco,便于研究人员使用现有脚本。
bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词遮蔽BERT模型在SQuAD数据集上精细调优的大型问答系统
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统预训练模型
该项目是一个基于BERT的大型问答模型,采用全词遮蔽技术预训练,并在SQuAD数据集上精细调优。模型架构包含24层Transformer,1024维隐藏层和16个注意力头,总参数量3.36亿。在BookCorpus和英文维基百科上预训练后,可应用于多种问答任务。模型在SQuAD评估中展现出优秀性能,F1分数达93.15,精确匹配分数为86.91。
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
BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型,基于RoBERTa-base架构,通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色,比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。
OpenGPT - 医疗领域的大型对话模型框架与数据集生成工具
GithubNHS-LLMOpenGPT医疗数据集大语言模型安装指南开源项目
OpenGPT框架助您创建数据集并训练医疗领域的大型对话模型。通过OpenGPT生成的NHS-LLM使用丰富的医疗数据集供下载。提供从数据收集到模型训练的完整教程,并兼容LLaMA模型。详细教程涵盖了使用预设提示词生成任务数据集及调整配置文件进行模型训练的方法。
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