Модель большого языка MELT-Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 (LLM) представляет собой предварительно обученную генеративную текстовую модель, предварительно обученную и настроенную на использование общедоступных медицинских данных. MELT-Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 имеет точность 68,2 % по трем критериям медицинского осмотра USMLE, Indian AIIMS и NEET, превосходя проходной балл (>60 %) в вопросах в стиле экзамена на медицинское лицензирование в США (USMLE). Насколько мы понимаем, наша модель на 6% точнее, чем модель Google Med-Palm с 540 миллиардами параметров, которая в 10 раз больше. Модели преобразователя языка медицинского образования (MELT) были обучены на широком спектре текстовых данных, чатов, вопросов и ответов и данных инструкций в медицинской сфере. Хотя модель оценивалась с использованием общедоступных примеров вопросов USMLE, Indian AIIMS и NEET, предполагалось, что ее использование будет более широко применимым. — Разработано: Центром прикладного искусственного интеллекта — Финансируется: Институтом биомедицинской информатики — Тип модели: LLM — Язык(и) (NLP): английский — Лицензия: Apache 2.0 — Доработано на основе модели: Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 MELT предназначен только для исследовательских целей. Модели MELT лучше всего подходят для подсказок в формате чата или контроля качества. MELT предназначен только для исследовательских целей и…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: Kentucky-Open-Science
Теги: mixtral, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 13
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
