WiNGPT是一个基于GPT的医疗垂直领域大模型, 旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通，为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务,提高诊疗效率和医疗服务质量。 3-местный адаптер для Wi-Fi, Wi-Fi, Wi-Fi, Wi-Fi, Wi-Fi. NGPT-001 может использоваться для GPT, 60 дюймов, в зависимости от модели. 5 дней, 18 дней, 7200, 7200 дней. 2800 фунтов стерлингов, 53 доллара США, 1100 долларов США, токен, 37 дней.为了回馈开源社区我们尝试开源了WiNGPT2-7B版本。我们的初衷是希望通过更多的开源项目加速医疗语言大模型技术与行业的共同发展,最终惠及我们人类健康。 -医学知识问答:可以回答关于医学、健康、疾病等方面的问题，包括但不限于症状、治疗、药物、预防、检查等。 — 自然语言理解:理解医学术语、病历等医疗文本信息,提供关键信息抽取和归类 -多轮对话:可扮演各种医疗专业角色如医生与用户进行对话,根据上下文提供更加准确的答案。 — 多任务持: 支持32 项医疗任务, 八大医疗场景18 个子场景。 -基于Transformer的70亿参数规模大语言模型,采用RoPE相对位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm，训练采用Qwen-7b1作为基础预训练模型。 — -场景导向:针对不同的医疗场景和真实需求进行专门优化和定制,更好的服务应用落地。 -迭代优化: 持续搜集和学习最新的医学研究, 不断提高模型性能和系统功能。提示模板:Пользователь:[此处有空格]WiNGPT,你好n[此处有空格]Ассистент:；多轮对话按此模板进行拼接,例如: — — В системе PACS используются системы PACS.临床科研系统、手术管理系统、公共卫生场景、医务管理场景以及工具助手场景。 — 采用 FastChat2, Self-Instruct3, Evol-Instruct4 等方案，对指令集进行扩展以及丰富指令集多样化形式。 -数据分类:根据训练阶段和任务场景进行分类。 -数据清洗:去除无关信息,更正数据中的拼写错误,提取关键信息以及去隐私处理。 -数据去重:采用 embedding 方法剔除重复数据。 -数据采样:根据数据集的质量与分布需求进行有针对性的采样。 — deepspeed + cpuoffload + Zerostage3 — Gradient_checkpointing (a) WiNGPT2…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Медицина
Задача: Генерация текста
Автор: winninghealth
Теги: qwen, medical, custom_code, zh
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