Диалоговая модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на биомедицинские инструкции.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
aialt/LLaMA3-MI — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В README репозиторий связан со статьёй MedINST: Meta Dataset of Biomedical Instructions, что указывает на применение модели к выполнению биомедицинских инструкций.
Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Репозиторий использует формат safetensors; в метаданных указаны поддержка чата и лицензия Llama 3. Карточка не раскрывает подробности обучения и результаты оценки качества, поэтому точный охват биомедицинских задач и надёжность ответов по ней определить нельзя.
В карточке нет результатов оценки качества или подробного описания охватываемых биомедицинских задач. Ответы модели не следует считать проверенными медицинскими рекомендациями.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This repository contains the model of the paper MedINST: Meta Dataset of Biomedical Instructions.
@inproceedings{han2024medinst,
title={MedINST: Meta Dataset of Biomedical Instructions},
author={Han, Wenhan and Fang, Meng and Zhang, Zihan and Yin, Yu and Song, Zirui and Chen, Ling and Pechenizkiy, Mykola and Chen, Qingyu},
booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024",
year={2024}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…