MedicalGPT的应用场景广泛,包括但不限于医疗咨询、疾病诊断、药物研发等领域。其优势主要体现在以下几个方面: 准确性高:通过增量预训练和有监督微调等技术手段,MedicalGPT能够准确理解医疗领域的专业术语和表达方式,从而提供准确的医疗咨询和诊断建议。 人性化强:通过RLHF和DPO等技术手段,MedicalGPT能够学习并模拟人类偏好...
在MedicalGPT的应用过程中,千帆大模型开发与服务平台可以作为一个重要的支撑工具。该平台提供了丰富的模型训练、部署和管理功能,可以帮助开发者更加高效地利用MedicalGPT进行医疗领域的自然语言处理任务。 通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以轻松地完成MedicalGPT的模型训练、微调、部署和监控等工作。同时,该平台还提供...
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 1.模型介绍 1.1 基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA) 1.1.1 训练评估结果 1.1.2 HuggingFace Transformers 1.1.3 预测结果 1.1.4 训练数据集 1.2 姜子牙系列模型 1.2.1 简介...
本文将以MedicalGPT为例,探讨如何训练医疗领域的大模型,以及如何将这些技术应用于实际场景中。 一、增量预训练:构建医疗领域知识库 增量预训练是在大模型训练中的一个重要环节,它可以使模型在特定领域的知识库中积累更多的知识和信息。在医疗领域,我们可以通过收集大量的医疗文献、病例报告、医学论文等数据,对Medical...
项目 https://github.com/shibing624/MedicalGPT 来自腾讯大佬的GitHub 服务器环境 租用autodl 镜像PyTorch 1.11.0 Python 3.8(ubuntu20.04) Cuda 11.3 更换 GPURTX 4090D(24GB) * 1升降配置 CPU15 vCPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8474C 内存80GB ...
【MedicalGPT: 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练】'MedicalGPT: Training Medical GPT Model - MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline.' Ming Xu GitHub: github.com/shibing624/MedicalGPT #开源# #机器学习# ...
最近,一款基于LLaMA-13B和LoRA技术的医疗问答模型MedicalGPT引起了广泛关注。该模型通过结合多种先进技术,实现了高效准确的医疗问答。首先,让我们了解一下LLaMA-13B。LLaMA(Large Language Model Family of AI)是由Meta AI推出的超大语言模型家族。LLaMA-13B是其中的一员,拥有1300亿参数,支持中英文等多种语言。由于其...
Illustrating GPT-4’s improvements for medical professionals Even if accessibility to the tool is currently limited, GPT-4’s improvements also extend to medical queries; and this makes the software an interesting development in the digital health space. The differences between the responses of the ...
MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练(PT)、有监督微调(SFT)、RLHF、DPO、ORPO。 - shibing624/MedicalGPT