Uploaded model
- Developed by: ShadNygren
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ShadNygren/BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2
- Опубликована
- 2 июн 2024
Ссылки
BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2_then_v3
Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста по теме нежелательных реакций на лекарства.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.
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
ShadNygren/BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2_then_v3 — языковая модель семейства Llama, дообученная ShadNygren на базе ShadNygren/BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2. Модель предназначена для генерации текста; по названию репозитория она связана с вопросами о нежелательных реакциях на лекарства и набором данных SIDER.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Для обучения применялись Unsloth и TRL. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.
Модель принимает текст и генерирует текст. Подтверждён язык английский; профильная тематика — побочные эффекты лекарств. README не описывает качество ответов и клиническую проверку, поэтому пригодность результатов для медицинских решений не подтверждена.
Сценарии применения
- генерация ответов о возможных побочных эффектах лекарств
- подготовка черновиков описаний нежелательных реакций
- поиск формулировок о связи лекарств с побочными эффектами
Ограничения
Качество и клиническая точность ответов в карточке не подтверждены; не следует использовать генерации как медицинские рекомендации без проверки специалистом.
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 635моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 090dafc