Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Bio-Medical-Llama-3-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2203.05482

JapMed-Linear

tiborousset

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель Llama 3 для диалоговой генерации текста с биомедицинской и японской специализациями.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 янв 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

tiborousset/JapMed-Linear — слитая методом Linear модель генерации текста на основе Llama 3. В неё объединены ContactDoctor/Bio-Medical-Llama-3-8B и lightblue/suzume-llama-3-8B-japanese с равными весами; README указывает mergekit и формат float16. Модель рассчитана на диалоговую генерацию ответов, сочетая биомедицинскую направленность первой модели с японской языковой специализацией второй.

Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Сценарии применения

ответы на вопросы по биомедицинским темам
генерация справочной информации по медицине
диалог на японском языке
подготовка японских текстовых ответов на медицинские вопросы

Ограничения

Качество и безопасность медицинских ответов не подтверждены предоставленными данными; модель не следует считать заменой профессиональной медицинской консультации. Указана лицензия не была, поэтому условия использования нужно уточнить в репозитории.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Linear merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: lightblue/suzume-llama-3-8B-japanese
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: ContactDoctor/Bio-Medical-Llama-3-8B
    parameters:
      weight: 0.5
merge_method: linear
parameters:
  normalize: true
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 735ca2d