Uploaded model
- Developed by: ShadNygren
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ShadNygren/BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2_then_v3
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
- Опубликована
- 3 июн 2024
Ссылки
BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2_then_v3_then_v2a
Дообученная модель Llama на 7,5 млрд параметров генерирует текст о нежелательных реакциях на лекарства.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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
Модель ShadNygren — дообученная языковая модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста. Она продолжает обучение модели ShadNygren/BioTechFineTuneTest-DrugAdverseEffects-SIDERv1_then_v2_then_v3 и ориентирована на тему нежелательных реакций на лекарства.
Модель принимает текст и генерирует текст; её контекст составляет 8192 токена. В карточке указаны английский язык, формат safetensors и использование Unsloth и TRL при обучении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит оценок качества и подробных сведений о данных или проверке медицинской достоверности. Результаты по лекарственным нежелательным реакциям следует проверять по надёжным источникам.
Сценарии применения
- Черновая генерация текста о побочных эффектах лекарств
- Составление ответов на вопросы о нежелательных реакциях
- Подготовка сводок о побочных эффектах препаратов
Ограничения
Карточка не содержит оценок качества или описания проверок медицинской достоверности; сгенерированные сведения о нежелательных реакциях требуют проверки по надёжным источникам.
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 635моделейIV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962моделиIV.3Отраслевые задачиСтрахование и актуарные задачиAI помогает оценивать риски, обрабатывать убытки и управлять страховым портфелем.30 задач563модели
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
- da16cdd