Uploaded model
- Developed by: Joycean0301
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 окт 2024
Ссылки
Llama-3.2-3B-Instruct-Medical-Conversational
Дообученная на медицинские диалоги модель Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для генерации текстовых ответов на английском языке.
23скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены5 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.
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
Joycean0301/Llama-3.2-3B-Instruct-Medical-Conversational — диалоговая языковая модель, разработанная Joycean0301 на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit с дополнительным обучением. Она предназначена для генерации ответов в медицинских диалогах. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 3,2 млрд параметров; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Для обучения применялись Unsloth и Hugging Face TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан английский язык. Весы доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит деталей обучающего набора, медицинских специализаций или оценок качества, поэтому надежность ответов в клинических сценариях по этим данным оценить нельзя.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в медицинском диалоге
- подготовка черновиков ответов для медицинского чат-бота
- тренировка и прототипирование медицинских диалоговых систем
Ограничения
В карточке не указаны обучающие данные, медицинские специализации и результаты оценки качества. Ответы модели требуют проверки специалистом перед клиническим использованием.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 37b784c