/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B
Опубликована
28 ноя 2025

MedCrab-1.5B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

MedCrab-1.5B — дообученная модель для перевода медицинских и биомедицинских текстов с английского на вьетнамский язык.

27скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены29 ноя 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

MedCrab-1.5B — специализированная модель перевода с английского на вьетнамский язык для медицинских и биомедицинских текстов. Её разработал Phạm Nguyễn Ngọc Bảo; модель дообучена на Qwen/Qwen2.5-1.5B и обучена на наборе MedCrab из 300 000 пар медицинских переводов, проверенных клиницистами во Вьетнаме и за его пределами.

Модель предназначена для перевода клинических документов, научных статей и материалов по биомедицинской инженерии. В карточке заявлены сохранение биомаркеров, биологических путей и специальной терминологии, а также связный перевод сложных фрагментов длиной 100–150 слов. Архитектура — плотная авторегрессионная Qwen2ForCausalLM с 1,5 млрд параметров; максимальный контекст составляет 131 072 токена. Доступны языки английский и вьетнамский.

В README приведены результаты оценки медицинских фрагментов: BLEU 42–46, COMET 0,68–0,72 и METEOR 37–40. Модель предназначена только для исследовательского использования и не должна применяться для постановки диагноза или принятия решений о лечении. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но не коммерческое применение.

Сценарии применения

  • перевод клинических документов с английского на вьетнамский
  • перевод медицинских научных статей
  • перевод материалов по биомедицинской инженерии
  • перевод текстов по клеточной биологии и патологии
  • перевод сложных медицинских фрагментов с сохранением терминологии

Ограничения

Предназначена только для исследовательского использования и не подходит для диагностики или выбора лечения. Заявленные метрики получены на сложных медицинских фрагментах и не гарантируют качество для всех типов текстов.

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

🦀 MedCrab-1.5B

GitHub Hugging Face Dataset

972d889b-f980-4b5f-a7b3-1ea84ec04031

A specialized English→Vietnamese medical translation model for clinical documents, research papers, and biomedical engineering content.

Trained on the MedCrab dataset — 300,000 English-Vietnamese medical translation pairs validated by clinical physicians both in Vietnam and internationally.

📊 Dataset: pnnbao-ump/MedCrab

Quick Start

# Install uv
pip install uv

# Clone and setup
git clone https://github.com/pnnbao97/MedCrab.git
cd MedCrab
uv sync

# Run translator
# If your GPU has >= 8 GB VRAM, you can run PDF/Image translation:
uv run pdf_translator.py

# Otherwise, for lower VRAM, run main translator:
uv run main.py

Performance

Evaluated on complex medical passages (100-150 words) covering multi-omics, cellular biology, and pathology:

MetricScore
BLEU42–46
COMET0.68–0.72
METEOR37–40

Key strengths: High fidelity preservation of biomarkers, pathways, and technical terminology with publication-ready fluency. Maintains stability on 100+ word passages where smaller models (<0.5B) degrade.

Example

Input:

Recent integrative analyses combining single-cell RNA sequencing, spatial transcriptomics, and high-dimensional mass cytometry have identified a previously uncharacterized population of CD141⁺ dendritic cells in the fibrotic niche of patients with non-alcoholic steatohepatitis (NASH).

Output:

Phân tích tích hợp gần đây kết hợp giải trình tự RNA đơn bào, phiên mã không gian, và đo khối tế bào đa chiều đã xác định quần thể tế bào tua CD141⁺ chưa rõ đặc điểm ở ổ xơ hóa của bệnh nhân viêm gan nhiễm mỡ không do rượu (NASH).

License

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)

This project is licensed under CC BY-NC 4.0. You are free to:

  • Share and adapt the material for non-commercial purposes
  • Proper attribution must be given

Commercial Use: All commercial applications require direct permission from the author.

Disclaimer

For research purposes only. Not intended for medical diagnosis or treatment decisions.


Author: Phạm Nguyễn Ngọc Bảo | Facebook

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
1025f1e

0 моделей