/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
68,7 млрд
Размер весов
138 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
meditron-70b
Опубликована
13 янв 2024

meditron-70b-chat

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Медицинская чат-модель на базе Meditron-70B для генерации ответов на английском языке по инструкциям и вопросам о медицине.

24скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены13 янв 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

meditron-70b-chat — медицинская языковая модель, дообученная Мохамадом Альхаджаром на основе epfl-llm/meditron-70b методом supervised fine-tuning на наборе Alpaca. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров; она генерирует текст по инструкциям и предназначена для ответов на вопросы о медицине. Модель ориентирована на английский язык, а её родной контекст составляет 4096 токенов.

Модель подходит для прототипирования медицинских чат-ботов, подготовки ответов на общие медицинские вопросы и исследовательской оценки медицинских рассуждений. Она не заменяет клиническую экспертизу, а качество и безопасность ответов README не характеризует. Распространяется по лицензии Llama 2; перед использованием следует соблюдать её условия.

Сценарии применения

  • ответы на общие медицинские вопросы
  • прототипирование англоязычного медицинского чат-бота
  • генерация ответов на медицинские инструкции
  • исследовательская оценка медицинских рассуждений

Ограничения

Модель не заменяет профессиональную медицинскую оценку; карточка не приводит результатов оценки качества или безопасности. 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

Model Card for Model ID

meditron-7b-chat is a finetuned version of epfl-llm/meditron-70b using SFT Training on the Alpaca Dataset. This model can answer information about different excplicit ideas in medicine (see epfl-llm/meditron-70b for more info)

Model Description

Prompt Template

### Instruction:

<prompt> (without the <>)

### Response:

How to Get Started with the Model

Use the code sample provided in the original post to interact with the model.

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM
 
model_id = "malhajar/meditron-70b-chat"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,
                                             device_map="auto",
                                             torch_dtype=torch.float16,
                                             revision="main")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

question: "what is tract infection?"
# For generating a response
prompt = '''
### Instruction:
{question} 

### Response:'''
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(inputs=input_ids,max_new_tokens=512,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,top_k=50, do_sample=True,
        top_p=0.95)
response = tokenizer.decode(output[0])

print(response)

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
82d3bd9

0 моделей