需求人群:
"目标受众为医疗保健提供者、研究人员、糖尿病患者以及对糖尿病护理领域感兴趣的技术开发者。Diabetica-7B能够帮助医疗专业人员提供更准确的诊断和治疗建议,为研究人员提供数据分析和模型训练的工具,为患者提供个性化的教育和生活方式建议。"
使用场景示例:
医生使用Diabetica-7B为糖尿病患者提供个性化治疗建议。
研究人员利用Diabetica-7B分析糖尿病相关的大规模文本数据。
患者通过与Diabetica-7B交互,获取日常饮食和运动的建议。
产品特色:
高性能的领域特定模型,相比之前的通用大型语言模型,在糖尿病相关任务上表现更优。
可复现的框架,提供了使用开源模型、特定疾病数据集和微调技术创建专业医疗大型语言模型的详细方法。
全面的评估,设计了全面的基准测试和临床试验来验证模型在临床应用中的有效性。
模型参数达到7.62亿,使用BF16张量类型。
支持多种糖尿病相关任务,包括但不限于诊断、治疗建议、药物管理等。
模型基于'Qwen/Qwen2-7B'进行微调,经过两次微调,提高了模型在特定任务上的表现。
使用教程:
访问Hugging Face模型库并找到Diabetica-7B模型。
下载并安装必要的库和依赖,例如Transformers和PyTorch。
加载模型和分词器,指定模型路径。
定义一个函数,输入相关内容,模型将生成响应。
通过编写提示(prompt),调用函数获取模型输出。
分析模型的输出,根据输出结果进行相应的操作或决策。
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糖尿病护理专用的大型语言模型
Diabetica-1.5B是一个为糖尿病护理领域特别定制的大型语言模型,它在诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议、患者教育等多个与糖尿病相关的任务中表现出色。该模型基于开源模型开发,并利用特定疾病数据集进行微调,提供了一个可复现的框架,可以加速AI辅助医疗的发展。
糖尿病护理专用的大型语言模型
Diabetica-7B是一个针对糖尿病护理领域优化的大型语言模型。它在糖尿病相关的多种任务上表现出色,包括诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议、患者教育等。该模型基于开源模型进行微调,使用特定疾病数据集和微调技术,提供了一个可复现的框架,可以加速AI辅助医疗的发展。此外,它还经过了全面的评估和临床试验,以验证其在临床应用中的有效性。
专为糖尿病患者设计的高级语言模型
Diabetica是一个专门针对糖尿病治疗和护理而开发的高级语言模型。它通过深度学习和大数据分析,能够提供包括诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议和患者教育在内的多种服务。Diabetica的模型Diabetica-7B和Diabetica-1.5B在多个糖尿病相关任务上展示了卓越的性能,并且提供了一个可复现的框架,使得其他医学领域也能受益于此类AI技术。
医疗领域先进的大型语言模型
HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为复杂的医疗推理设计。该模型在提供最终响应之前,会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题,提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构,支持英文,并且可以部署在多种工具上,如vllm或Sglang,或者直接进行推理。
先进的医疗领域大型语言模型
HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
医疗领域复杂推理的大型语言模型
HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型,能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器,推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括:使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索,以微调大型语言模型;应用基于验证器奖励的强化学习(PPO)进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码,使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。
医疗领域大型语言模型,用于高级医疗推理
HuatuoGPT-o1-7B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为高级医疗推理设计。该模型在提供最终回答之前,会生成复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-7B支持中英文,能够处理复杂的医疗问题,并以'思考-回答'的格式输出结果,这对于提高医疗决策的透明度和可靠性至关重要。该模型基于Qwen2.5-7B,经过特殊训练以适应医疗领域的需求。
预防性初级医疗护理
Empirical Health是一种新型的预防性初级医疗护理,旨在通过移动应用程序提供经济实惠和可信赖的医疗护理。我们的医生可以帮助您回答医疗问题,理解您的健康数据,管理慢性疾病等。
媲美人类护士的医疗护理保健模型
Polaris是由Hippocratic AI 开发的一款高度专注于安全、用于医疗保健的大语言模型(LLM)系统,通过星座架构和专业支持代理组合,能够执行多项医疗相关的复杂任务。产品定位于提供与患者长时间、多轮次的语音对话,并提供专业准确的医疗建议。价格方面,按小时计费,每小时9美元。主要功能包括实时多轮语音对话、医疗信息提供和解释、隐私与合规性检查、药物管理和咨询、实验室与生命体征分析、营养建议、病历和政策查询、患者关系建设等。
前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
宠物健康护理应用
TTcare是一款宠物健康护理应用,通过拍照检查宠物的眼睛和皮肤健康,提供个性化的护理建议和专业医疗咨询,还包括宠物生命周期管理、疾病诊断、健康数据跟踪等功能。提供免费和付费会员服务,定价为每月4.99美元或年付49.99美元。
高效为大型语言模型提供服务
FP6-LLM是一种用于大型语言模型的全新支持方案,通过六位量化(FP6)有效地减小了模型大小,并在各种应用中始终保持模型质量。我们提出了TC-FPx,这是第一个完整的GPU内核设计方案,统一支持各种量化位宽的浮点权重。我们将TC-FPx内核集成到现有推理系统中,为量化的LLM推理提供了全新的端到端支持(称为FP6-LLM),实现了推理成本和模型质量之间更好的权衡。实验证明,FP6-LLM使得使用单个GPU进行LLaMA-70b推理成为可能,实现的规范化推理吞吐量比FP16基准高1.69倍至2.65倍。
医学大型语言模型套件
Meditron 是一套开源的医学大型语言模型(LLM)套件。它通过对一份经过综合筛选的医学语料库进行持续预训练,包括选定的 PubMed 论文和摘要、一份新的国际认可的医学指南数据集以及一个通用领域语料库,将 Llama-2 适应到医学领域。Meditron-70B 在相关数据上进行了微调,性能优于 Llama-2-70B、GPT-3.5 和 Flan-PaLM。
双语开源数学推理大型语言模型。
InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语(英文和中文)开源大型语言模型(LLM),专注于数学推理,具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理(如思维链和代码解释)和正式数学推理(如LEAN 4翻译和证明)方面都有显著的性能提升。
减少糖分摄入,掌控健康。
Quit Sugar是一个帮助用户减少糖分摄入、追踪糖分摄入情况并提供健康建议的应用程序。它通过提供一个集中的平台来跟踪、挑战和学习糖分摄入,帮助用户改善饮食习惯,提升健康水平。产品的主要优点包括易于使用的用户界面、个性化的挑战和教育内容,以及对健康生活方式的促进。Quit Sugar的背景信息显示,过量摄入糖分与多种健康问题相关,因此减少糖分摄入对于预防糖尿病、肥胖和其他慢性疾病至关重要。产品目前提供免费下载,用户可以根据自己的需要选择是否购买内购项目。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入,并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记,进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色,且没有偏好调整,适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
开源大型语言模型工具集合
Open Source LLM Tools是一个专注于收集和展示开源大型语言模型(LLM)工具的平台。它提供了一个更新频繁的资源库,帮助开发者和研究者发现和利用最新的开源AI工具。该平台的主要优点在于其高更新频率和对活跃开源AI开发者的聚焦,使得用户能够及时获取到行业的最新动态和技术进展。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
开放的大型语言模型排行榜
Open LLM Leaderboard是一个由Hugging Face提供的空间,旨在展示和比较各种大型语言模型的性能。它为开发者、研究人员和企业提供了一个平台,可以查看不同模型在特定任务上的表现,从而帮助用户选择最适合自己需求的模型。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
大型语言模型的详细列表和信息
Models Table 提供了一个包含300多个大型语言模型的列表,这些模型被所有主要的AI实验室使用,包括Amazon Olympus, OpenAI GPT-5, OpenAI GPT-6等。该列表展示了大型语言模型的发展趋势和多样性,对于AI研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。
世界顶尖的开源大型语言模型
Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型(LLM),采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练,使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练,这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说,Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式,通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案,从而提升用户体验。
大型语言模型,支持多种参数规模
Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型,旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本,支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供,用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用,具有广泛的研究和商业潜力。
先进的大型语言模型,用于编程
Code Llama 是一款先进的大型语言模型,可以通过文本提示生成代码。它是当前公开可用的语言模型中在编程任务上达到最佳性能的模型之一。Code Llama 可以帮助开发人员提高工作效率,降低编码门槛,并作为一个教育工具帮助编程学习者编写更健壮、更好文档化的软件。Code Llama 提供了多个版本,包括基础版、针对 Python 的专用版和针对自然语言指令的定制版。它支持多种流行的编程语言,如 Python、C++、Java 等。Code Llama 免费供研究和商业使用。
定制化大型语言模型的训练平台
Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台,可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型,无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具,可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据,并以速度和质量优于基于对话的模型。
比较各种大型语言模型(LLM)的定价信息
LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型(LLMs)定价信息的网站,这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。
先进的多模态大型语言模型
InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型,适用于需要理解和生成多模态内容的场景。
高效开源的大型语言模型
OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型(LLM),于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越,与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源,支持多种功能,包括文本生成、模型训练和部署等。
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