/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.1
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2024

Meditron3-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Meditron-3-8B — дообученная на клинических данных языковая модель для исследований медицинских диалогов и ответов на клинические вопросы.

355скачиваний за 30 дней32лайкавеса обновлены25 июн 2026

Бенчмарки

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

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

Meditron-3-8B — языковая модель для клинической медицины, разработанная командой LiGHT совместно с клиницистами и гуманитарными специалистами. Это дообученная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с 8 млрд параметров; она поддерживает диалог и генерирует текст. В обучающую смесь вошли клинические рекомендации, медицинские публикации, синтетические диалоги для дифференциальной диагностики и медицинские вопросы с вариантами ответов.

Модель предназначена для исследований и оценки того, как большие языковые модели могут помогать в клинических рассуждениях и доступе к медицинской информации, в том числе в условиях ограниченных ресурсов. Её можно исследовать для ответов на медицинские вопросы с примерами в промпте или после дополнительной настройки. Авторы подчёркивают, что модель не прошла клиническую валидацию и не предназначена для диагностики или принятия клинических решений без соответствующей проверки и регуляторного одобрения.

Модель работает с текстом на английском языке и распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Сценарии применения

  • исследование ответов на клинические вопросы
  • оценка медицинских рекомендаций в текстовом диалоге
  • изучение клинических рассуждений и дифференциальной диагностики
  • эксперименты с доступом к медицинской информации в условиях ограниченных ресурсов

Ограничения

Модель не прошла клиническую валидацию и не предназначена для диагностики, лечения или принятия клинических решений без надлежащей проверки и регуляторного одобрения. Опубликованные результаты оценки для версии 8B в карточке отсутствуют.

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

Llama-3.1-Meditron3-8B

[!Note] Meditron is a suite of large language models specialized in clinical medicine. The models are co-designed with a diverse range of expert clinicians and humanitarian practitioners. Its training emphasizes equitable representation, contextual diversity, and actionable real-world evidence-based guidelines. We make a particular effort to represent limited-resource and humanitarian settings, neglected populations, and diseases. This release is trained on Llama-3.1[70B] base model and has the nomenclature Llama-3.1 Meditron-3[70B].

Uses

Meditron-3 is a research-only model to study and evaluate the potential of LLMs in enhancing clinical decision-making and access to evidence-based medical information.

Direct Use

Meditron-3 is a research-only model. It is not validated for medical use (see disclaimer below).

Downstream Use

Meditron-3 is a suite of foundation models that have NOT been fine-tuned or instruction-tuned. However, these models can be adapted to specific downstream tasks or applications using techniques such as Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) or Direct Preference Optimization (DPO). In our evaluation of the models, we have used two different methods for downstream question-answering tasks:

  1. In-context learning with k demonstrations added to the prompt.
  2. Model fine-tuning for Q&A tasks using specific training datasets.

Training Data

This new data mixture comprises expert-curated publicly available data and combines various sources:

  • Clinical Guidelines: a dataset of internationally-recognized clinical practice guidelines from various healthcare-related sources across the world, including hospitals and international organizations.
  • Peer-Reviewed Medical Publications: full-text medical articles.
  • Synthetic Differential Diagnoses: synthetic conversation like data for differential diagnosis.
  • Replay Data: general domain pretraining data sampled from multiple state of the art pretraining and instruction tuning.
  • LLM-enhanced Medical MCQ: medical multiple-choice questions enriched with LLMs.

Additional information about the datasets will be included in the Meditron-3 publication.

Evaluation

Evaluation results for the Llama[3.1]-Meditron-3[8B] are coming soon!

We evaluated Meditron on medical multiple-choice questions using lm-harness for reproducibility. While MCQs are valuable for assessing exam-like performance, they fall short of capturing the model's real-world utility, especially in terms of contextual adaptation in under-represented settings. Medicine is not multiple choice and we need to go beyond accuracy to assess finer-grained issues like empathy, alignment to local guidelines, structure, completeness and safety. To address this, we have developed a platform to collect feedback directly from experts to continuously adapt to the changing contexts of clinical practice.

Paper

The Meditron-3 publication is currently in progress and will be released at a later date.

Legal Disclaimer

THIS SOFTWARE AND MODEL ARE PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS, CONTRIBUTORS, OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES, OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT, OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF, OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE. These models are a research tool intended for use in the field of computational linguistics and medicine. They are not intended to be used as diagnostic tools or for clinical decision-making without appropriate validation and regulatory approval. The content and data provided with the models do not replace the expertise of healthcare professionals. Healthcare professionals should use their professional judgment in evaluating the outputs of the LLaMA models. Patients should not use the model outputs for self-diagnosis or treatment without consulting a qualified healthcare provider. THE INFORMATION IS NOT INTENDED FOR CLINICAL DECISION-MAKING, IS NOT INTENDED TO BE USED IN THE DIAGNOSIS OR TREATMENT OF PATIENTS, AND MAY NOT BE USEFUL OR APPROPRIATE FOR ANY CLINICAL PURPOSE. UNDER NO CIRCUMSTANCES CAN USERS USE THE NAME “YALE” OR "EPFL" OR “YALE UNIVERSITY,” OR ANY AFFILIATED INSTITUTION NOR ANY VARIATION OR ADAPTATION THEREOF, NOR ANY TRADEMARK, TRADENAME OR OTHER DESIGNATION OWNED BY YALE, NOR THE NAMES OF ANY OF ITS TRUSTEES, OFFICERS, FACULTY, STUDENTS, EMPLOYEES OR AGENTS, FOR ANY PURPOSE WITHOUT THE PRIOR WRITTEN CONSENT OF YALE IN EACH INSTANCE, SUCH CONSENT TO BE GRANTED OR WITHHELD BY YALE IN ITS SOLE DISCRETION.

Llama[3.1]-Meditron[8B] is licensed under the Llama 3.1 Community License, Copyright © Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved. By downloading and using this model, you agree to the terms of the LLaMA license available here.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
783c241

0 моделей