/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-chat-hf
Опубликована
23 апр 2024

EYE-Llama_gqa

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на офтальмологических данных модель Llama 2 для ответов на вопросы, медицинского обучения и исследовательской работы.

353скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 апр 2025

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

EYE-Llama_gqa — языковая модель для ответов на вопросы по офтальмологии, разработанная на основе Llama 2 и дообученная на наборах EYE-lit и EYE-QA+. Модель предназначена для медицинского образования, поддержки клинических решений и исследований в офтальмологии.

Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,6 млрд параметров и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT.

Модель может помогать с разбором офтальмологических вопросов, однако её ответы могут отражать смещения обучающих данных. Она не предназначена для самостоятельной диагностики или лечения и не должна использоваться при оказании помощи пациентам без контроля специалиста.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по офтальмологии
  • подготовка учебных материалов по заболеваниям глаз
  • помощь в разборе клинических вопросов офтальмологии
  • поиск информации для исследований в офтальмологии

Ограничения

Ответы могут содержать смещения, связанные с обучающими данными. Модель не предназначена для самостоятельной диагностики и лечения и требует контроля специалиста.

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

EYE-Llama_gqa Model Card

Model Description

EYE-Llama_gqa is a large language model specifically designed for ophthalmic question-answering (QA). It is built upon the Llama 2 architecture and fine-tuned on a the EYE-lit and EYE-QA+ dataset.

This model is part of a series of ophthalmic-focused models developed to support clinical decision-making, medical education, and research in the field of ophthalmology.

Intended Use

Primary Use: Answering ophthalmic questions, supporting clinical decision-making, and aiding in ophthalmic research.
Out-of-Scope: Not intended for direct medical diagnosis or treatment without expert supervision.

Ethical Considerations

  • Bias: While trained on a broad set of ophthalmic data, the model may reflect biases present in the data sources, potentially impacting its responses for underrepresented conditions or demographics.
  • Misuse: The model is not designed for direct clinical use and should not be relied upon for patient care without human oversight.
  • Data Privacy: All training data is publicly available, and the model does not use any private patient data.

License

This model is licensed under the MIT License. You are free to use, modify, and distribute this model, provided that you give appropriate credit.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
60135e5

0 моделей