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: 16 янв 2025

Ссылки

JapMed-TIES

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

JapMed-TIES — объединённая модель Llama для диалоговых ответов на японском языке и генерации биомедицинской справочной информации.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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

JapMed-TIES — объединённая диалоговая языковая модель, созданная tiborousset методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована lightblue/suzume-llama-3-8B-japanese, объединённая с ContactDoctor/Bio-Medical-Llama-3-8B; для биомедицинской модели указаны плотность и вес слияния 0,5. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации диалоговых ответов на японском языке и работы с биомедицинской справочной информацией. Она принимает текст и выдаёт текст; формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на биомедицинские вопросы на японском языке
подготовка справочных объяснений по медицинским и биологическим темам
ведение текстового диалога на японском языке

Ограничения

Модель генерирует справочную информацию и не должна рассматриваться как замена профессиональной медицинской консультации. Лицензия не приведена в доступных данных.

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.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

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 TIES merge method using lightblue/suzume-llama-3-8B-japanese as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

ContactDoctor/Bio-Medical-Llama-3-8B

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: lightblue/suzume-llama-3-8B-japanese
    # no parameters necessary for base model
  - model: ContactDoctor/Bio-Medical-Llama-3-8B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
merge_method: ties
base_model: lightblue/suzume-llama-3-8B-japanese
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: 2175746