/ 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_diversity_sft_llama8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Генеративная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная для ответов на медицинские вопросы в формате MedMCQA.

375скачиваний 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_diversity_sft_llama8b — текстовая генеративная модель на базе семейства Llama, опубликованная пользователем ishikaa на Hugging Face. По имени модели она ориентирована на дообучение SFT для ответов на вопросы из медицинского бенчмарка MedMCQA, однако README не содержит подробностей о разработчике, исходной модели, датасете или процедуре обучения.

Модель имеет около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и может применяться к решению медицинских вопросов с вариантами ответа, подготовке учебных объяснений и созданию прототипов ассистентов для работы с медицинскими знаниями. Для использования заявлена библиотека Transformers; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

README не приводит результатов оценки, описания качества, состава обучающих данных, ограничений безопасности или рекомендаций по эксплуатации. Ответы модели не следует использовать как единственное основание для медицинской диагностики, лечения или других клинических решений; необходима проверка специалистом.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы медицинских экзаменов с вариантами ответа
  • подготовка учебных объяснений по медицинским темам
  • создание прототипа медицинского текстового ассистента
  • тестирование генерации ответов на медицинские вопросы

Ограничения

README не содержит результатов оценки, описания обучающих данных и подробных сведений о безопасности. Ответы требуют проверки специалистом и не должны быть единственным основанием для клинических 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
d286791

0 моделей