Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,2 млрд
Размер весов: 6,4 ГБ
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 31 окт 2024

Ссылки

Llama-3.2-3B-Instruct-Cancer-Lung-Detection

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая версия Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров, дообученная для ответов на вопросы о выявлении рака лёгких по медицинским записям.

10скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BrokenSoul/Llama-3.2-3B-Instruct-Cancer-Lung-Detection — языковая модель BrokenSoul на архитектуре LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров. Она дообучена на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit на разговорном наборе данных о выявлении рака лёгких, созданном из исходного набора Lung Cancer Detection от Jillani Soft Tech.

Модель предназначена для диалоговых ответов на вопросы о выявлении рака лёгких на основе медицинских записей в формате беседы. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан контекст до 131 072 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Результаты модели не следует считать медицинским диагнозом: карточка не сообщает о клинической проверке, точности или пригодности для медицинского применения.

Сценарии применения

ответы на вопросы о выявлении рака лёгких
диалоговый разбор медицинских записей о заболеваниях лёгких
создание прототипа чат-бота для работы с данными о раке лёгких

Ограничения

Карточка не приводит оценок точности или сведений о клинической проверке; ответы модели не подтверждают диагноз и требуют проверки специалистом.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель IV.3Отраслевые задачиСтрахование и актуарные задачиAI помогает оценивать риски, обрабатывать убытки и управлять страховым портфелем.30 задач563модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded model

Developed by: BrokenSoul
License: apache-2.0
Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit

Dataset

The dataset used was one made by me, Conversational Cancer Lung Detection Dataset is a conversationally structured dataset derived from the original Lung Cancer Detection dataset by Jillani Soft Tech on Kaggle. It has been transformed to simulate medical records in a conversational format, enabling AI applications to interact in a question-answer style format about lung cancer detection.

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: daa8b9a