/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
15 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мар 2024

Taiwan-inquiry_7B_v2.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная модель на базе Breeze-7B-Instruct-v0_1 для симуляции диалогов врача и пациента на традиционном китайском языке.

30скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены5 июн 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

Taiwan-inquiry_7B_v2.0 — разговорная языковая модель на 7,2 млрд параметров, разработанная исследовательским ассистентом Joseph (Chen-Wei) Li из Национальной университетской больницы Тайваня. Она основана на Breeze-7B-Instruct-v0_1 и дообучена на диалогах врачей и пациентов: 614 подлинных диалогах больницы Национального университета Чэнг Кун и 336 синтетических диалогах по темам примеров экзамена OSCE на Тайване.

Модель предназначена для симуляции общения с пациентом в больничной обстановке. Пользователь может задать модели роль пациента, предоставить краткие сведения о пациенте в системном запросе или задавать вопросы о симптомах заболеваний и возможных методах терапии. Модель использует архитектуру Mistral, поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, рассчитана на традиционный китайский язык и имеет контекст длиной 32 768 токенов.

Модель может быть полезна для учебных ролевых диалогов и отработки клинического общения. Её ответы о симптомах и терапии не являются медицинской консультацией. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • симуляция общения врача с пациентом в больнице
  • отработка клинического опроса пациента
  • учебные диалоги по примерам экзамена OSCE на Тайване
  • репетиция сбора анамнеза в ролевом диалоге
  • получение учебных ответов о симптомах и возможных методах терапии

Ограничения

Ответы о симптомах и методах терапии не являются медицинской консультацией. Модель обучена для симуляции больничных диалогов на традиционном китайском языке, поэтому её пригодность для других языков и задач не подтверждена.

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

🔎 Taiwan-inquiry_7B_v_2.0

"The model was fine-tuned based on the Breeze-7B-Instruct-v0_1 model using a dataset that includes 614 authentic dialogues from the National Cheng Kung University Hospital. Additionally, 336 synthetic dialogues were included in the training set, carefully crafted to encompass themes drawn from sample questions of the OSCE (臨床技能測驗) sample questions in Taiwan. These synthetic dialogues were generated using GPT-3.5, Gemini-Pro and Breexe-8x7B-Instruct-v0_1. The training process was geared towards simulating verbal exchanges between doctors and patients within a hospital environment. " **************************** Updates ****************************

Model Description

  • Developed by: Joseph (Chen-Wei) Li, researcher assistant from National Taiwan University Hospital.
  • Model type: A 7B parameter GPT-like model fine-tuned on a combination of private and synthetic dialogue datasets.
  • Language(s) (NLP): Traditional Chinese (zh-tw)
  • Finetuned from model : Breeze-7B-Instruct-v0_1

Usage of the model

  • The user can take on the role of a doctor, and the model can engage in conversation with you as if it were a patient.
  • You can provide the model with a brief patient background in the system prompt, and the model will respond based on that prompt. (see Examples)
  • Directly asking the certain disease about the symptoms and the possible therapies.(Warning: It's not medical advice!)

Demo

image/png image/png image/png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
9be0bea

0 моделей