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medAlpaca

医疗问答大语言模型套件 助力智能医疗对话

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。

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答
AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学
Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型,集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构,该模型通过指令微调和视觉模块扩展,可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行,为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。
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。
Huatuo-Llama-Med-Chinese - 基于中文医学知识的指令微调大语言模型
GithubHuaTuo中文医学知识大语言模型开源项目指令微调本草
本项目通过对LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom等大语言模型进行指令微调,提升其在医疗问答领域的效果。利用医学知识图谱和文献,结合ChatGPT API构建数据集,开源了包括活字和Bloom在内的多种微调模型。适用于智慧医疗,模型在心肌梗塞、肝胆管结石等疾病的诊断和治疗方案建议方面表现优异,支持个性化微调和应用。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
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。
Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
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。
MedQA-ChatGLM - 医疗问答模型的微调与应用
ChatGLMGithubLLaMA医疗大语言模型医疗对话开源项目微调
MedQA-ChatGLM是基于ChatGLM-6B的医疗问答模型,采用LoRA、P-Tuning V2和Freeze等方法进行微调。项目支持单卡和多卡分布式训练,并提供多种推理方式。模型使用cMedQA2等医疗数据集训练,旨在提升医疗领域问答能力。项目还整理了多个医疗大语言模型资源,为相关研究提供参考。
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。
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。
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