/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-ND 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B
Опубликована
30 апр 2024

JSL-MedLlama-3-8B-v2.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на медицинскую тематику языковая модель Llama 3 для генерации текста и ответов на медицинские вопросы.

1 732скачиваний за 30 дней46лайковвеса обновлены30 апр 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

JSL-MedLlama-3-8B-v2.0 — медицинская языковая модель, разработанная John Snow Labs путём дообучения Meta-Llama-3-8B. Она предназначена для генерации текста и ответов на вопросы в медицинских сценариях; карточка приводит результаты оценки на STEM-задачах, включая MedMCQA. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и поддерживает контекст до 8192 токенов. Формат весов — safetensors.

Модель принимает и генерирует текст. Базовая Llama 3 рассчитана на английский текст и код; медицинская специализация указана в карточке, однако отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Лицензия CC-BY-NC-ND 4.0 ограничивает использование и распространение; для коммерческого лицензирования John Snow Labs предлагает обратиться к разработчику. Оценочные результаты не гарантируют точность ответов в клинической практике.

Сценарии применения

  • ответы на учебные вопросы по медицине
  • генерация медицинских текстов
  • подготовка черновиков ответов на медицинские вопросы

Ограничения

Результаты оценки на тестовых заданиях не подтверждают пригодность модели для диагностики или принятия клинических решений. Лицензия CC-BY-NC-ND 4.0 ограничивает использование и распространение, а коммерческое применение требует отдельного лицензирования.

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

JSL-MedLlama-3-8B-v2.0

This model is developed by John Snow Labs.

This model is available under a CC-BY-NC-ND license and must also conform to this Acceptable Use Policy. If you need to license this model for commercial use, please contact us at info@johnsnowlabs.com.

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v2.0"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

🏆 Evaluation

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
stemN/Anone0acc0.6466±0.0056
none0acc_norm0.6124±0.0066
- medmcqaYamlnone0acc0.6118±0.0075
none0acc_norm0.6118±0.0075
- medqa_4optionsYamlnone0acc0.6143±0.0136
none0acc_norm0.6143±0.0136
- anatomy (mmlu)0none0acc0.7185±0.0389
- clinical_knowledge (mmlu)0none0acc0.7811±0.0254
- college_biology (mmlu)0none0acc0.8264±0.0317
- college_medicine (mmlu)0none0acc0.7110±0.0346
- medical_genetics (mmlu)0none0acc0.8300±0.0378
- professional_medicine (mmlu)0none0acc0.7868±0.0249
- pubmedqa1none0acc0.7420±0.0196
GroupsVersionFiltern-shotMetricValueStderr
stemN/Anone0acc0.6466±0.0056
none0acc_norm0.6124±0.0066

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f3d4187

0 моделей