/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-72B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мар 2025

Preferred-MedLLM-Qwen-72B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Медицинская языковая модель на базе Qwen2.5-72B для генерации ответов и подготовки к японским медицинским экзаменам.

117скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены11 мая 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

Preferred-MedLLM-Qwen-72B — плотная языковая модель на 71,5 млрд параметров, разработанная Preferred Networks на основе Qwen/Qwen2.5-72B. Модель прошла дополнительное предобучение на собственном корпусе медицинских текстов и предназначена для генерации текста по медицинской тематике, включая ответы на вопросы и подготовку к экзаменам.

В README приведены результаты модели на японском медицинском экзамене IgakuQA за 2018–2022 годы: средний балл составил 431,2 против 398,4 у базовой Qwen2.5-72B. Метаданные указывают поддержку английского и японского языков, контекст до 131 072 токенов и формат весов Safetensors. Модель работает с текстом и доступна через Transformers.

Модель не предназначена для клинической диагностики. Распространяется по лицензии Qwen License.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по медицинским текстам
  • подготовка к японскому медицинскому экзамену IgakuQA
  • генерация медицинских текстов на японском языке
  • исследовательская оценка языковых моделей в медицинских задачах

Ограничения

Модель не предназначена для клинической диагностики; её ответы не следует использовать как самостоятельную медицинскую рекомендацию.

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

Preferred-MedLLM-Qwen-72B

Model Description

Preferred-MedLLM-Qwen-72B is a finetuned model based on Qwen/Qwen2.5-72B, which has undergone continued pretraining on an original corpus of medical-related text.

The model is released under the Qwen LICENSE.

Model Performance

The table below shows the performance on the Japanese medical licensing examination from 2018 to 2022 (IgakuQA).

Model IDAverage20182019202020212022
Preferred-MedLLM-Qwen-72B431.2434420439430433
GPT-4o430.4427431433427434
Qwen2.5-72B398.4412394394393399
Llama3-Preferred-MedSwallow-70B395.2407390391393395
GPT-4388.8382385387398392
Mistral-Large-Instruct-2407376370371390373376
Llama-3.1-Swallow-70B-v0.1368.4379378379351355
Meta-Llama-3-70B334.6353340348314318
GPT-3.5273.2266250266297287

Limitations

The model was developed for research purposes and is not intended for clinical diagnosis. It is the users' responsibility to ensure compliance with applicable rules and regulations.

Contributors

Preferred Networks, Inc.

  • Junichiro Iwasawa
  • Wataru Kawakami
  • Keita Suzuki

Publications

Detailed evaluation results are given in the blog and research paper.

Citations

@article{preferredmedllm2025,
      title={Stabilizing Reasoning in Medical LLMs with Continued Pretraining and Reasoning Preference Optimization}, 
      author={Kawakami, Wataru and Suzuki, Keita and Iwasawa, Junichiro},
      journal={arXiv preprint arXiv:2504.18080},
      year={2025}
}

License

Qwen LICENSE

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
278ed91

0 моделей