/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
ChimeraLlama-3-8B-v3
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мая 2024

Med-ChimeraLlama-3-8B_SHERP

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на медицинские вопросы.

17скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 мая 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

ChenWeiLi/Med-ChimeraLlama-3-8B_SHERP — объединённая модель на архитектуре Llama 3, созданная методом SLERP с помощью mergekit из mlabonne/ChimeraLlama-3-8B-v3 и johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v2.0. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; медицинские тесты в карточке показывают её применение для ответов на вопросы и решения задач медицинского образования.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. В опубликованной оценке указаны результаты на наборах MedMCQA и MedQA, а также агрегированный результат для группы STEM. Лицензия — Llama 3.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по медицинским дисциплинам
  • решение тестовых заданий MedMCQA и MedQA
  • подготовка учебных материалов для медицинского образования

Ограничения

Результаты в карточке приведены для тестов с нулём примеров; они не подтверждают пригодность модели для клинических решений. Генеративные ответы могут содержать ошибки и требуют проверки специалистом.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chimera_MedLlama-3-8B

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Evaluation

  • multimedqa (0 shot)
TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
- medmcqaYamlnone0acc0.6087±0.0075
none0acc_norm0.6087±0.0075
- medqa_4optionsYamlnone0acc0.6269±0.0136
none0acc_norm0.6269±0.0136
- anatomy (mmlu)0none0acc0.6963±0.0397
- clinical_knowledge (mmlu)0none0acc0.7585±0.0263
- college_biology (mmlu)0none0acc0.7847±0.0344
- college_medicine (mmlu)0none0acc0.6936±0.0351
- medical_genetics (mmlu)0none0acc0.8200±0.0386
- professional_medicine (mmlu)0none0acc0.7684±0.0256
stemN/Anone0acc_norm0.6129±0.0066
none0acc0.6440±0.0057
- pubmedqa1none0acc0.7480±0.0194
GroupsVersionFiltern-shotMetricValueStderr
stemN/Anone0acc_norm0.6129±0.0066
none0acc0.6440±0.0057

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: mlabonne/ChimeraLlama-3-8B-v3
        layer_range: [0, 32]
      - model: johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v2.0
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model:  mlabonne/ChimeraLlama-3-8B-v3
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16



Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c9cfa06

0 моделей