/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,5 млрд
Размер весов
5,6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi · dense
Опубликована
9 июн 2024

medphi2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

MedPhi-2 — дообученная на биомедицинских данных языковая модель для генерации текста и ответов на медицинские вопросы на английском языке.

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 июл 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

MedPhi-2 — языковая модель для биомедицинской области, созданная дообучением Phi-2 и предложенная в работе MedExQA. Она предназначена для генерации текста и ответов на медицинские вопросы на английском языке. Модель содержит 3,5 млрд параметров по метаданным каталога; в README указано 2,7 млрд. Архитектура — плотная PhiForCausalLM, контекст — до 2048 токенов.

Модель может быть полезна для прототипирования систем ответов на клинические и биомедицинские вопросы. В карточке указана лицензия MIT. README не приводит результатов оценки качества или клинической валидации, поэтому ответы модели не следует считать медицинской рекомендацией.

Сценарии применения

  • ответы на биомедицинские вопросы
  • черновые ответы на клинические вопросы
  • генерация объяснений к ответам в медицинских QA-сценариях

Ограничения

README не сообщает о клинической валидации или результатах оценки качества; ответы модели требуют проверки специалистом. Контекст ограничен 2048 токенами.

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

Model Summary

MedPhi-2 is a Phi-2, 2.7 billion parameters, further trained for the biomedical domain. It was proposed in MedExQA paper.

Model Details

Model Description

  • Model type: Clinical LLM (Large Language Model)
  • Language(s) (NLP): English
  • License: MIT license
  • Finetuned from model [optional]: Phi-2

Citation

BibTeX:

@article{kim2024medexqa,
  title={MedExQA: Medical Question Answering Benchmark with Multiple Explanations},
  author={Kim, Yunsoo and Wu, Jinge and Abdulle, Yusuf and Wu, Honghan},
  journal={arXiv e-prints},
  pages={arXiv--2406},
  year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
905ebc0

0 моделей