/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

acquisition_student_medmcqa_confidence_sft_llama8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Генеративная Llama-модель на 7,5 млрд параметров, дообученная для решения медицинских вопросов MedMCQA и генерации ответов с оценкой уверенности.

349скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ishikaa/acquisition_student_medmcqa_confidence_sft_llama8b — генеративная языковая модель на базе архитектуры Llama, дообученная методом supervised fine-tuning с использованием TRL. Название модели указывает на специализацию на данных MedMCQA и формировании ответов с оценкой уверенности; разработчик и исходная базовая модель в доступных материалах не указаны.

Модель предназначена для генерации текстовых ответов в медицинских сценариях, включая решение вопросов с вариантами ответа из набора MedMCQA и представление уверенности в полученном ответе. Она содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; работает через библиотеку Transformers. Основная модальность — текст.

Результаты следует проверять специалистом: в карточке отсутствуют сведения о точности, протоколах оценки, составе обучающих данных, конкретных языках, ограничениях безопасности и лицензии. Модель не следует использовать как единственный источник медицинских рекомендаций или для принятия клинических решений.

Сценарии применения

  • решение медицинских вопросов с вариантами ответа
  • генерация ответов на вопросы из MedMCQA
  • оценка уверенности модели в медицинском ответе
  • создание прототипов медицинских ассистентов
  • исследование уверенности языковых моделей в медицине

Ограничения

В карточке отсутствуют результаты оценки, сведения о языках, обучающих данных, лицензии и конкретных ограничениях. Ответы могут содержать ошибки и не должны использоваться без проверки специалистом для медицинских решений.

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 Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
23d4ba7

0 моделей