需求人群:
"目标受众主要是医学研究人员、临床医生和医学生。o1 in Medicine模型能够帮助他们更快速、准确地处理和分析医学数据,提供更精确的诊断建议和治疗方案。对于医学研究人员而言,该模型可以作为研究工具,帮助他们探索新的医学问题和治疗方法;对于临床医生,该模型可以辅助诊断,提供治疗建议;对于医学生,该模型可以作为学习工具,帮助他们更好地理解复杂的医学概念和病例。"
使用场景示例:
在NEJM问题上,o1提供了比GPT-4更简洁准确的推理过程。
在中文数据集AI Hospital的案例中,o1提供了比GPT-4更精确的诊断和实际的治疗建议。
在多语言任务XmedBench中,o1展示了其在不同语言医学数据上的应用能力。
产品特色:
在12个不同医学领域的数据集上展示出色的性能。
在19个医学数据集中平均准确率达到73.3%。
通过不同的评估方面、任务、数据集和提示策略,提供全面的模型评估。
在多语言任务和代理基准测试中表现出色。
在知识问答数据集上,有无CoT提示的模型结果表现出差异。
通过案例研究,展示了o1与GPT-4在问题回答和诊断建议上的差异。
使用教程:
1. 访问o1 in Medicine的官方网站或GitHub页面。
2. 阅读有关模型的介绍和研究背景。
3. 下载并安装必要的软件和库,以便在本地或云端运行模型。
4. 根据提供的指南,准备医学数据集,包括文本、图像或其他相关格式。
5. 使用模型对数据集进行训练和测试,观察模型的性能和准确性。
6. 分析模型输出的结果,根据需要调整模型参数或数据集。
7. 将模型应用于实际的医学研究或临床实践,如病例分析、诊断建议等。
8. 根据使用体验,向开发团队提供反馈,以促进模型的进一步改进和发展。
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AI在医学领域的初步研究
o1 in Medicine是一个专注于医学领域的人工智能模型,旨在通过先进的语言模型技术,提升医学数据的处理能力和诊断准确性。该模型由UC Santa Cruz、University of Edinburgh和National Institutes of Health的研究人员共同开发,通过在多个医学数据集上的测试,展示了其在医学领域的应用潜力。o1模型的主要优点包括高准确率、多语言支持以及对复杂医学问题的深入理解能力。该模型的开发背景是基于当前医疗领域对于高效、准确的数据处理和分析的需求,尤其是在诊断和治疗建议方面。目前,该模型的研究和应用还处于初步阶段,但其在医学教育和临床实践中的应用前景广阔。
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。
专为软件改进设计的开源大型语言模型。
Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型,专注于软件工程领域的任务,旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型,经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色,适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
多模态语言模型,融合文本和语音
Spirit LM是一个基础多模态语言模型,能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型,通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流,并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库,采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本:基础版使用语音音素单元(HuBERT),而表达版除了音素单元外,还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本,文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力,还展现了语音模型的表达能力。此外,我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务(例如ASR、TTS、语音分类)。
加速模型评估和微调的智能评估工具
SFR-Judge 是 Salesforce AI Research 推出的一系列评估模型,旨在通过人工智能技术加速大型语言模型(LLMs)的评估和微调过程。这些模型能够执行多种评估任务,包括成对比较、单项评分和二元分类,同时提供解释,避免黑箱问题。SFR-Judge 在多个基准测试中表现优异,证明了其在评估模型输出和指导微调方面的有效性。
通过街霸3对战评估大型语言模型
llm-colosseum是一个创新的基准测试工具,它使用街霸3游戏来评估大型语言模型(LLM)的实时决策能力。与传统的基准测试不同,这个工具通过模拟实际游戏场景来测试模型的快速反应、智能策略、创新思维、适应性和恢复力。
多功能中文英文对话模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是一款基于google/gemma-2-9b-it的指令调整型语言模型,专为中英文用户设计,具备角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调,显著提升了对中文问题的响应准确性,减少了中英文混合使用的问题,并在角色扮演、工具使用和数学计算方面表现出色。
比较不同大型语言模型的输出
LLM Comparator是一个在线工具,用于比较不同大型语言模型(LLMs)的输出。它允许用户输入问题或提示,然后由多个模型生成回答。通过比较这些回答,用户可以了解不同模型在理解、生成文本和遵循指令方面的能力。该工具对于研究人员、开发者和任何对人工智能语言模型有兴趣的人来说都非常重要。
专为数据标注、清洗和丰富设计的先进语言模型
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型,包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率,减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动,从而更快地实现数据的商业价值。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
基于GPT-4架构的先进聊天模型,提供高质量的对话体验。
gpt2-chatbot是一个基于GPT-4架构的大型语言模型,由OpenAI训练。它在对话中表现出色,能够提供结构化、有深度的回答,并且在知识存储方面表现出色。该模型在LMSYS的Direct Chat和Arena (Battle)模式中可供使用,允许用户无需登录即可进行交流和评估。
下一代本地优先的大型语言模型(LLMs)
anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型(LLMs),目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术,旨在提供更高效、更个性化的用户体验。
在线聊天机器人竞技场,比较不同语言模型的表现。
LMSYS Chatbot Arena 是一个在线平台,旨在通过用户与匿名聊天机器人模型的互动,对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)进行基准测试。该平台收集了超过70万次人类投票,计算出LLM的Elo排行榜,以确定谁是聊天机器人领域的冠军。平台提供了一个研究预览,具有有限的安全措施,可能生成不当内容,因此需要用户遵守特定的使用条款。
扩展LLaVA模型,集成Phi-3和LLaMA-3,提升视觉与语言模型的交互能力。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
ChatGPT Online是一个无需注册或登录即可直接通过网络浏览器访问的ChatGPT版本。它允许您与AI助手进行互动式聊天,无需安装任何额外的软件。
ChatGPT Online是一个无需注册或登录即可直接通过网络浏览器访问的ChatGPT版本。它基于OpenAI的GPT-3和GPT-4技术,具有自然语言处理和生成能力,可以与用户进行各种主题的自然对话。它是一个强大的AI助手,可以用于客户支持、学习支持、内容创作等领域。
将音频转换为LLM数据
ragobble是一个利用人工智能将音频文件转换为文档的平台。通过将在线视频和音频信息转换为可向量化的RAG文档,用户可以将生成的文档应用于其LLM实例或服务器,为其模型提供最新的知识。ragobble提供了一种快速简单的方式,将视频音频转换为文档,使用户可以为模型提供最新的信息,从而可以推断出仅在几秒钟前记录的数据。
快速获取相关搜索结果
GPT Search Navigator是一款先进的浏览器插件,将先进的人工智能技术带到您的在线浏览体验中。通过这个插件,您可以立即访问高度先进的语言模型CHATGPT的知识。不再需要无尽的滚动和因为无关的搜索结果而感到沮丧。使用GPT Search Navigator,您只需将查询输入到地址栏中,然后点击独特的紫色“Ask GPT”按钮,即可获得个性化和准确的结果,如果您对谷歌提供的结果不满意。更深入地了解体验,只需在地址栏中输入“ai tab”,即可启动与CHATGPT的全面对话,甚至无需创建帐户。通过这个功能,您可以提出复杂的问题并获得详细的对话回答,使学习和探索互联网上丰富的信息变得更加容易。无论您是学生、专业人士还是喜欢保持信息的人,GPT Search Navigator都是学习和探索的完美工具。不再为传统的搜索引擎烦恼,只需快速准确的信息尽在指尖。告别传统搜索引擎的沮丧,迎接在线浏览的未来。
一款强大的多模态小语言模型
Imp项目旨在提供一系列强大的多模态小语言模型(MSLMs)。我们的imp-v1-3b是一个拥有30亿参数的强大MSLM,它建立在一个小而强大的SLM Phi-2(27亿)和一个强大的视觉编码器SigLIP(4亿)之上,并在LLaVA-v1.5训练集上进行了训练。Imp-v1-3b在各种多模态基准测试中明显优于类似模型规模的对手,甚至在各种多模态基准测试中表现略优于强大的LLaVA-7B模型。
提升语言模型性能的元提示技术
Meta-Prompting是一种有效的脚手架技术,旨在增强语言模型(LM)的功能。该方法将单个LM转化为一个多方位的指挥者,擅长管理和整合多个独立的LM查询。通过使用高层指令,元提示引导LM将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务。然后,这些子任务由相同LM的不同“专家”实例处理,每个实例都根据特定的定制指令操作。这个过程的核心是LM本身,作为指挥者,它确保这些专家模型的输出之间的无缝沟通和有效整合。它还利用其固有的批判性思维和强大的验证过程来完善和验证最终结果。这种协作提示方法使单个LM能够同时充当全面的指挥者和多样化专家团队,显著提升其在各种任务中的性能。元提示的零射击、任务无关性质极大地简化了用户交互,无需详细的任务特定指令。此外,我们的研究表明,外部工具(如Python解释器)与元提示框架能够无缝集成,从而扩大了其适用性和效用。通过与GPT-4的严格实验,我们证明了元提示优于传统脚手架方法:在所有任务中取平均值,包括24点游戏、一步将军和Python编程难题,使用Python解释器功能的元提示比标准提示高出17.1%,比专家(动态)提示高出17.3%,比多人格提示高出15.2%。
智能数据处理工具,简化科研流程
Hepta是一款智能数据处理工具,能够自动处理数据,生成表格、图表和统计分析结果,极大地简化科研流程。其AI驱动的统计功能能够为科研工作者提供强大的支持。产品售价为$97的终身许可,定位于科研人员和数据分析人群。
提高LLM选择性预测能力的框架
ASPIRE是一个设计精良的框架,用于增强大型语言模型的选择性预测能力。它通过参数高效的微调训练LLM进行自我评估,使其能够针对生成的答案输出置信度分数。实验结果表明,ASPIRE在各种问答数据集上明显优于目前的选择性预测方法。
Google预计将推出的付费语言模型服务
Bard Advanced是Google预计将推出的语言模型服务,基于更强大的Gemini Ultra模型打造。用户需要通过订阅Google One获得Bard Advanced的访问权限。相比免费版Bard,Bard Advanced拥有更先进的数学和推理技能,能够更高质量地回答用户的问题,并支持自定义对话机器人的创建。Bard Advanced为用户提供更加智能和专业的语言生成服务。
GPT聊天机器人,智能AI对话
GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构,擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练,GPT理解上下文、句法和语义,使其能够生成相关的回应。GPT的优势在于其能够从多样的语言数据中推断出模式,从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同,GPT动态生成回应,展现了在各个领域的适应性。其应用范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术,GPT捕捉复杂的语言结构,使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解,使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。
Appen是创新世界级AI应用的值得信赖的合作伙伴
Appen是一个提供专业工具和专业知识的公司,致力于构建更美好的未来。我们的产品帮助客户构建创新的人工智能应用,提供高质量的数据标注、数据采集和数据处理服务。我们的优势是丰富的经验、灵活的解决方案和可靠的合作关系。我们的定价根据项目的复杂性和规模而定。Appen的定位是成为创新世界级AI应用的首选合作伙伴。
AI数据分析与更多功能
Julius是一个用于数据分析的人工智能工具,能够分析任何形式的结构化数据。用户可以通过自然语言提出问题,并让Julius AI为其进行分析。除此之外,Julius还能生成简洁的数据可视化,执行线性回归、建模、预测等高级分析,甚至创建数据动画。Julius能够帮助用户节省时间,将Excel中的几小时工作转化为几分钟的操作。用户可以自信地传达发现,快速获得数据问题的答案,自动化数据准备并专注于重要事项。此外,Julius还能快速将数据导出为CSV或Excel格式,创建引人注目的动画,解锁统计建模,从而让用户充分发挥数据的价值。
Earkind - AI生成的不乏味的播客
Earkind是一个通过结合语言模型和神经表达文本转语音技术,生成播客节目描述的平台。它使用新闻和研究论文列表来自动生成完整的播客剧集描述,同时提供有趣的内容。用户可以听取由主持人Giovani Pete Tizzano、分析师Robert、研究专家Belinda等角色进行的讨论,涵盖人工智能新闻、笑话以及研究论文深入解读。Earkind旨在为用户提供有趣又实用的播客内容。
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