/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7 млрд
Размер весов
15 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
baichuan · dense
Опубликована
20 ноя 2023

HuatuoGPT2-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Китайская медицинская языковая модель на базе Baichuan с 7 млрд параметров для генерации текста и ответов в медицинских сценариях.

257скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены29 июл 2024

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

HuatuoGPT2-7B — языковая модель на 7 млрд параметров от команды FreedomIntelligence, построенная на архитектуре Baichuan и предназначенная для генерации текста в медицинском контексте. Модель опубликована в формате PyTorch, поддерживает китайский язык и имеет контекст длиной до 4096 токенов.

Её можно использовать для создания медицинских диалоговых систем и генерации ответов на вопросы о здоровье на китайском языке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка содержит мало сведений о методах обучения и проверке качества, поэтому фактическую точность медицинских ответов следует оценивать отдельно.

Сценарии применения

  • ответы на медицинские вопросы на китайском языке
  • медицинский чат-бот для первичной консультации
  • генерация пояснений к медицинской информации на китайском языке

Ограничения

В карточке нет подробных сведений о методах обучения и результатах оценки качества; медицинские ответы требуют независимой проверки.

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

Quick Start

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FreedomIntelligence/HuatuoGPT2-7B", use_fast=True, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("FreedomIntelligence/HuatuoGPT2-7B", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("FreedomIntelligence/HuatuoGPT2-7B")
messages = []
messages.append({"role": "user", "content": "肚子疼怎么办?"})
response = model.HuatuoChat(tokenizer, messages)
print(response)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
BaichuanForCausalLM
Ревизия весов
1490cc9

0 моделей