/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
6,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
14 янв 2024

Mediquad-4x7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Смесь моделей Mixtral для генерации текста и ответов на вопросы по медицине и биомедицине.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 янв 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.

  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

Mediquad-4x7b — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, созданная Technoculture путём объединения четырёх моделей: epfl-llm/meditron-7b, chaoyi-wu/PMC_LLAMA_7B_10_epoch, allenai/tulu-2-dpo-7b и microsoft/Orca-2-7b. Она предназначена для генерации текста, в том числе ответов на медицинские вопросы и работы с биомедицинскими текстами.

Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текстовый контекст длиной до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README содержит таблицу оценок на медицинских бенчмарках, но значения в ней отсутствуют, поэтому качество по этим результатам оценить нельзя.

Сценарии применения

  • черновые ответы на медицинские вопросы
  • генерация текста по биомедицинским материалам
  • обобщение публикаций по медицине
  • подготовка ответов по материалам PubMed

Ограничения

README не содержит значений результатов бенчмарков, поэтому заявленные возможности нельзя оценить по приведённым оценкам. Для медицинского применения ответы модели требуют проверки специалистом.

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

Mediquad-20B

Mediquad-20B is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models:

Evaluations

BenchmarkMediquad-4x7bmeditron-7bOrca-2-7bmeditron-70b
MedMCQA
ClosedPubMedQA
PubMedQA
MedQA
MedQA4
MedicationQA
MMLU Medical
TruthfulQA
GSM8K
ARC
HellaSwag
Winogrande

🧩 Configuration

gate_mode: hidden
dtype: bfloat16
experts:
  - source_model: epfl-llm/meditron-7b
    positive_prompts:
      - "How does sleep affect cardiovascular health?"
      - "When discussing diabetes management, the key factors to consider are"
      - "The differential diagnosis for a headache with visual aura could include"
    negative_prompts:
      - "What are the environmental impacts of deforestation?"
      - "The recent advancements in artificial intelligence have led to developments in"
  - source_model: chaoyi-wu/PMC_LLAMA_7B_10_epoch
    positive_prompts:
      - "How would you explain the importance of hypertension management to a patient?"
      - "Describe the recovery process after knee replacement surgery in layman's terms."
    negative_prompts:
      - "Recommend a good recipe for a vegetarian lasagna."
      - "The recent advancements in artificial intelligence have led to developments in"
      - "The fundamental concepts in economics include ideas like supply and demand, which explain"
  - source_model: allenai/tulu-2-dpo-7b
    positive_prompts:
      - "Here is a funny joke for you -"
      - "When considering the ethical implications of artificial intelligence, one must take into account"
      - "In strategic planning, a company must analyze its strengths and weaknesses, which involves"
      - "Understanding consumer behavior in marketing requires considering factors like"
      - "The debate on climate change solutions hinges on arguments that"
    negative_prompts:
      - "In discussing dietary adjustments for managing hypertension, it's crucial to emphasize"
      - "For early detection of melanoma, dermatologists recommend that patients regularly check their skin for"
      - "Explaining the importance of vaccination, a healthcare professional should highlight"
  - source_model: microsoft/Orca-2-7b
    positive_prompts:
      - "Given the riddle above,"
      - "Given the above context deduce the outcome:"
      - "The logical flaw in the above paragraph is"
    negative_prompts:
      - "In discussing dietary adjustments for managing hypertension, it's crucial to emphasize"
      - "For early detection of melanoma, dermatologists recommend that patients regularly check their skin for"
      - "Explaining the importance of vaccination, a healthcare professional should highlight"

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Technoculture/Mediquad-20B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
91cd7eb

0 моделей