需求人群:
["研究人员和开发者:可以利用OpenBioLLM-8B进行生物医学领域的研究和开发工作。","医疗专业人员:能够使用该模型辅助进行临床决策支持、药物监管和医学研究。","教育工作者:可以将其作为教学工具,帮助学生更好地理解生物医学概念和术语。"]
使用场景示例:
利用模型回答有关药物剂量的医学问题。
分析临床笔记,提取关键医疗信息以支持临床决策。
教育领域,辅助学生学习复杂的生物医学概念。
产品特色:
临床笔记总结:能够高效分析和总结复杂的临床笔记、电子健康记录数据和出院总结。
回答医学问题:能够回答广泛的医学问题。
临床实体识别:能够识别和提取临床文本中的疾病、症状、药物、程序和解剖结构等关键医学概念。
生物标志物提取:支持从生物医学文本中提取生物标志物。
分类:能够执行如疾病预测、情感分析、医学文档分类等生物医学分类任务。
去标识化:能够检测并移除医疗记录中的个人身份信息,确保患者隐私。
使用教程:
步骤1:导入transformers和torch库。
步骤2:设置模型ID为'aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B'。
步骤3:使用transformers.pipeline创建文本生成管道。
步骤4:定义消息模板,包括系统角色和用户角色的内容。
步骤5:使用pipeline.tokenizer.apply_chat_template应用聊天模板。
步骤6:设置终止符,如eos_token_id和<|eot_id|>。
步骤7:调用pipeline生成文本,设置max_new_tokens、eos_token_id、do_sample、temperature和top_p参数。
步骤8:打印生成的文本。
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一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
基于知识图谱的检索增强生成框架,赋能大型语言模型处理知识密集型任务
KG-RAG是一个任务无关的框架,它结合知识图谱的显性知识和大型语言模型的隐性知识。这里,我们利用一个巨大的生物医学知识图谱SPOKE作为生物医学上下文的提供者。KG-RAG的主要特征是它从SPOKE知识图谱中提取“与提示相关的上下文”,这被定义为响应用户提示所需的最小上下文。
构建定制的大型语言模型(LLM)以增强聊天机器人的能力。
ChatRTX 是 NVIDIA 提供的一个用于构建定制大型语言模型(LLM)的平台,旨在提升聊天机器人的智能水平和交互能力。它利用先进的 AI 技术,通过理解自然语言处理(NLP)来提供更加人性化的对话体验。ChatRTX 的主要优点包括高度的可定制性、强大的语言理解能力和高效的交互设计,适合需要高级对话系统的各种商业应用。
高质量英文网页数据集
FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据,来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计,旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选,以确保高质量,适用于各种自然语言处理任务。
覆盖534种语言的大型语言模型
MaLA-500是一种大型语言模型,旨在覆盖534种语言。通过使用词汇扩展和在LLaMA 2上持续预训练以及Glot500-c,我们训练了MaLA-500。我们在SIB-200上的实验表明,MaLA-500实现了最先进的上下文学习结果。该产品定位于提高低资源语言的自然语言处理效果。
高效多模态大型语言模型
TinyGPT-V 是一种高效的多模态大型语言模型,通过使用小型骨干网络来实现。它具有强大的语言理解和生成能力,适用于各种自然语言处理任务。TinyGPT-V 采用 Phi-2 作为预训练模型,具备出色的性能和效率。
快速构建自然语言处理应用
GradientJ是一个用于测试、部署和管理自然语言处理应用的平台。它基于大型语言模型如GPT-4,提供快速构建NLP应用的能力。用户可以使用GradientJ开发自定义的文本生成、问答系统、聊天机器人等NLP应用。GradientJ提供简单易用的接口和工具,让开发者能够快速上手并实现自己的用例。定价方案灵活,适合个人开发者和企业用户。
先进的开源生物医学大型语言模型,专为医疗领域设计。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
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BenAI Research Assistant是一款基于人工智能的文献分析插件,用于增强生物医学研究。它可以帮助科学家更高效地阅读文献、快速发现证据,并提供工具来加快阅读速度。它支持决定是否阅读一篇文章、理解和发现文章的关键见解、回答科学问题、保持研究流程无需额外工具等主要功能。适用于学术界、制药和生物技术公司的科学家。
找到人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的最佳AI工作和职业机会。
Next AI Jobs是一个提供人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的工作和职业机会的网站。它连接了人工智能行业的雇主和求职者,为人才提供了广阔的发展空间和机会。Next AI Jobs的主要优点是它集中了人工智能领域的工作和职业机会,为求职者提供了更便捷的职业发展途径。
一个由LLMs驱动的智能Siri,无需专用硬件即可使用。
Siri-Ultra是一个基于云的智能助手,可以在Cloudflare Workers上运行,并且可以与任何大型语言模型(LLM)配合使用。它利用了LLaMA 3模型,并且通过自定义函数调用来获取天气数据和在线搜索。这个项目允许用户通过Apple Shortcuts来使用Siri,从而消除了对专用硬件设备的需求。
一款具有128k有效上下文长度的70B参数的大型语言模型。
Llama-3-Giraffe-70B-Instruct是Abacus.AI推出的一款大型语言模型,它通过PoSE和动态NTK插值的训练方法,具有更长的有效上下文长度,能够处理大量的文本数据。该模型在训练中使用了约1.5B个token,并且通过适配器转换技术,将Llama-3-70B-Base模型的适配器应用到Llama-3-Giraffe-70B-Instruct上,以提高模型的性能。
构建高级语音AI,由LLM提供支持,实现人类般的交互体验。
Retell AI是一个强大的AI代理构建平台,允许用户快速构建和测试复杂的工作流程,并通过电话呼叫、网络呼叫或任何其他地方部署它们。该平台支持使用任何大型语言模型(LLM),并提供了实时的交互体验,包括人类般的声音和语音克隆支持。Retell AI的主要优点包括低延迟、高稳定性和符合HIPAA标准的安全性。
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。
通过自然语言描述生成自动化流程和指令,提高企业生产力。
影刀AI是一款旨在通过自然语言处理技术,帮助用户快速生成自动化流程和指令的产品。它通过对话智能生成魔法指令,解决包括数据处理、Excel、列表、图片、文本、文件、逻辑等类型的问题。影刀AI实验室还提供了AI角色,允许用户在工作中扮演不同角色,完成各种任务。此外,影刀AI Power为企业提供了丰富的第三方AI服务组件,方便企业搭建、调试自有定制的AI服务。
开源的、专为大型语言模型优化的网页爬虫与抓取工具。
Crawl4AI是一个强大的、免费的网页爬取服务,旨在从网页中提取有用信息,并使其对大型语言模型(LLMs)和AI应用可用。它支持高效的网页爬取,提供对LLM友好的输出格式,如JSON、清理过的HTML和Markdown,支持同时爬取多个URL,并完全免费且开源。
为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。
Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台,旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型(LLMs)。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性,并能与Red Hat OpenShift® AI集成,进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
提升大型语言模型解决数学问题的能力
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
使用Kolmogorov-Arnold网络实现的预训练生成式变换器(GPTs)的语言模型
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现,它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力,特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构,有助于提升语言模型的性能。
Prompto是一个开源的网络应用程序,旨在使与LLM的交互简单高效。
Prompto是一个开源的网页应用程序,旨在使与大型语言模型(LLMs)的交互简单高效。它可以轻松切换不同的LLMs,通过调整温度设置来调整LLM的创造力和风险水平,提供聊天机器人界面和笔记本界面,可以创建常用提示的模板,并且在浏览器中运行,确保流畅响应的体验。所有设置和聊天记录仅存储在浏览器的本地存储中,保护用户隐私。
boff.ai是一款AI助手,帮助用户提供智能的语音识别和自然语言处理服务。
boff.ai是一款基于人工智能的语音识别和自然语言处理技术的网站。它的主要优点是快速准确地识别用户的语音输入并能够理解其意图,从而提供相应的回答和建议。boff.ai的定位是提供智能的语音助手服务,帮助用户更高效地处理信息和完成任务。
一个用于创意写作的大型语言模型,具有出色的写作风格。
Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一个基于 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通过 MergeKit 自我合并的大型语言模型。它在创意写作方面表现出色,但在其他任务上可能存在挑战。该模型使用 Llama 3 聊天模板,默认上下文窗口为 8K,可以通过绳索theta扩展。模型在生成文本时有时会出现错别字,并且喜欢使用大写字母。
智能对话助手,提供个性化服务和解决方案。
ChatGPT是一个基于人工智能技术的聊天平台,它能够通过自然语言处理和机器学习技术,理解用户的需求并提供相应的帮助。它不仅可以帮助用户规划旅行、测试知识、撰写邮件,还能设计编程游戏,教授编程基础。ChatGPT的主要优点在于其高度的交互性和个性化服务能力,能够根据用户的具体需求提供定制化的解决方案。
发现最好的AI工具,提供全面的AI服务和资源。
AI工具导航是一个为AI从业者和对人工智能感兴趣的用户提供AI工具和资源的平台。它聚集了各种AI工具,包括AI聊天、自然语言处理、绘画和图形处理、机器学习、视频音频制作等,旨在帮助用户提高工作效率和创造力。
低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。
create-tsi是一个生成性AI RAG(Retrieval-Augmented Generation)工具包,用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型(LLMs),简化了AI应用程序的创建过程,使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。
用于评估其他语言模型的开源工具集
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型(LLM)在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口,使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估(绝对评分)和成对排名(相对评分),能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估,解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
一款私人且离线的AI个人知识管理桌面应用
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用,它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储,支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是,思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术,使得大型语言模型(LLM)和嵌入模型能够在本地运行。同时,也支持连接到OpenAI或兼容的API,如Oobabooga。
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