/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
7,6 ГБ
Архитектура
phi3 · dense
Опубликована
6 мая 2024

phi-3-clinical

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на данных клинических исследований модель Phi-3 для генерации текста, суммаризации и ответов на вопросы в биофармацевтических сценариях.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 янв 2025

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

Phi-3-Clinical — разговорная языковая модель на архитектуре Phi-3, дообученная автором репозитория на наборах данных клинических исследований правительства США. Модель предназначена для специалистов и разработчиков в биофармацевтической сфере и поддерживает генерацию текста в диалоговом формате. Она содержит 3,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

В карточке заявлены суммаризация и ответы на вопросы по материалам клинических исследований, а также дальнейшая работа над применением модели в RAG-сценариях. Модель представлена в формате safetensors; лицензия в доступных данных не указана. README описывает её как активно обновляемый исследовательский проект, поэтому качество ответов для медицинского применения следует проверять.

Сценарии применения

  • суммаризация материалов клинических исследований
  • ответы на вопросы по клиническим данным
  • подготовка текстовых сводок для биофармацевтических исследований
  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе по медицинским материалам

Ограничения

Карточка описывает модель как активно обновляемую работу и не приводит результатов оценки качества; ответы для медицинского применения требуют проверки. Контекст ограничен 4096 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

🤖 Phi-3-Clinical

Welcome to the repository for Phi-3-Clinical, a fine-tuned model designed to empower medical researchers and developers in the Bio-Pharma domain. This model has been meticulously trained on clinical trial datasets from the U.S. government to deliver high-quality insights and facilitate research and development in healthcare and pharmaceutical innovation. This model is currently being actively updated and improved as part of my ongoing research and work in Retrieval-Augmented Generation (RAG).


🚀 Key Features

  • Fine-Tuned on: Clinical
  • Primary Use Case(s): [Summarization, Question Answering, etc.]
  • Updates in Progress:
    • Optimizing for better accuracy with RAG workflows.
    • Incorporating new datasets and training strategies.
    • Fine-tuning with community feedback.

📅 What's Next?

I am actively working on:

  1. Integrating this model into a RAG pipeline for enhanced retrieval-augmented tasks.
  2. Regular updates to improve performance and reduce inference time.
  3. Expanding support for [languages/domains/etc.].

Stay tuned for updates and improvements in the coming weeks!


🛠️ How to Use

Here's a quick example of how you can use this model:

from transformers import pipeline

# Load the model
model = pipeline("task_name", model="hackint0sh/phi-3-clinical")

# Example usage
input_text = "Your input here"
output = model(input_text)
print(output)

Replace task_name with the appropriate task (e.g., "text-classification", "question-answering", "Clinical Trial Format").

🙋‍♂️ Need Help?

I’m here to help! If you have any questions, suggestions, or encounter any issues while using the model, feel free to: • Open an Issue on this repository. • DM me directly on Hugging Face.

I’m always happy to collaborate and improve this model further based on your feedback. 😊

🌟 Contributing

Contributions are welcome! If you have ideas for improvements or want to contribute, feel free to fork this repository and open a pull request.

📝 License

This model is released under the MIT license. See the LICENSE file for more details.

Thank you for your interest in Phi-3-Clinical! Your support and feedback help make this model better for everyone. ❤️

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
143f6d8

0 моделей