/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Опубликована
15 авг 2023

ClinicalCamel-70B

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на медицинских данных языковая модель на базе LLaMA 2 для генерации ответов и текстов по клиническим темам.

2скачиваний за 30 дней50лайковвеса обновлены21 авг 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Clinical Camel-70B — большая языковая модель, разработанная WangLab и дообученная методом QLoRA на архитектуре LLaMA 2 с 70 млрд параметров. Она предназначена для генерации ответов и материалов по медицинским и клиническим темам, в том числе для поддержки исследовательской работы и решения задач медицинских экзаменов.

В карточке приведены результаты оценки на медицинских наборах, включая USMLE, MedMCQA, MedQA и отдельные разделы MMLU; они показывают конкурентоспособность на этих тестах, но не подтверждают пригодность модели для клинических решений. Модель работает с текстом на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — CC BY-NC 4.0, предусматривающая некоммерческое использование.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по медицинским дисциплинам
  • подготовка к экзаменам USMLE
  • ответы на вопросы из MedQA и MedMCQA
  • генерация текстов для медицинских исследований

Ограничения

Результаты на тестовых наборах не подтверждают пригодность модели для диагностики или лечения; ответы требуют проверки специалистом. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает использование некоммерческими целями.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Clinical Camel

Model Description

Clinical Camel is an open large language model (LLM), fine-tuned on the LLaMA-2 70B architecture using QLoRA. It is tailored for the medical and clinical research, capable of processing and generating relevant content.

Review our pre-print for more details: Clinical Camel - Pre-print

Performance

Clinical Camel demonstrates competitive performance on medical benchmarks.

Table: Five-Shot Performance of Clinical Camel-70B (C70), GPT3.5, GPT4, and Med-PaLM 2 on Various Medical Datasets

DatasetClinicalCamel-70BGPT3.5GPT4Med-PaLM 2
MMLU Anatomy65.260.780.077.8
MMLU Clinical Knowledge72.868.786.488.3
MMLU College Biology81.272.993.894.4
MMLU College Medicine68.263.676.380.9
MMLU Medical Genetics69.068.092.090.0
MMLU Professional Medicine75.069.893.895.2
MedMCQA54.251.072.471.3
MedQA (USMLE)60.753.681.479.7
PubMedQA77.960.274.479.2
USMLE Sample Exam64.358.586.6-

Evaluation Datasets:

The performance of Clinical Camel was benchmarked across several datasets, including:

Evaluation Reproduction:

To reproduce the evaluations with lm-evaluation-harness see the 'TaskFiles' folder

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
1670df1

0 моделей