JSL-MedLlama-3-8B-v2.0:基于Llama 3的医疗领域大语言模型项目

可用于医疗相关文本生成任务,如医学问答等。该模型基于Meta-Llama-3-8B开发,在医疗问答、临床知识等任务上表现良好,支持通过transformers库便捷调用。【此简介由AI生成】

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  • llama-3-8b
  • sft
  • medical base_model:
  • meta-llama/Meta-Llama-3-8B license: cc-by-nc-nd-4.0

JSL-MedLlama-3-8B-v2.0

本模型由John Snow Labs开发。

本模型采用CC-BY-NC-ND许可协议,并须同时遵守本可接受使用政策。如您需要将本模型用于商业用途,请通过info@johnsnowlabs.com与我们联系。

💻 使用方法

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "johnsnowlabs/JSL-MedLlama-3-8B-v2.0"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

🏆 评估结果

任务 版本 过滤条件 n-shot 指标 数值 标准误差
stem N/A 0 acc 0.6466 ± 0.0056
0 acc_norm 0.6124 ± 0.0066
- medmcqa Yaml 0 acc 0.6118 ± 0.0075
0 acc_norm 0.6118 ± 0.0075
- medqa_4options Yaml 0 acc 0.6143 ± 0.0136
0 acc_norm 0.6143 ± 0.0136
- anatomy (mmlu) 0 0 acc 0.7185 ± 0.0389
- clinical_knowledge (mmlu) 0 0 acc 0.7811 ± 0.0254
- college_biology (mmlu) 0 0 acc 0.8264 ± 0.0317
- college_medicine (mmlu) 0 0 acc 0.7110 ± 0.0346
- medical_genetics (mmlu) 0 0 acc 0.8300 ± 0.0378
- professional_medicine (mmlu) 0 0 acc 0.7868 ± 0.0249
- pubmedqa 1 0 acc 0.7420 ± 0.0196
分组 版本 过滤条件 n-shot 指标 数值 标准误差
stem N/A 0 acc 0.6466 ± 0.0056
0 acc_norm 0.6124 ± 0.0066

项目介绍

可用于医疗相关文本生成任务,如医学问答等。该模型基于Meta-Llama-3-8B开发,在医疗问答、临床知识等任务上表现良好,支持通过transformers库便捷调用。【此简介由AI生成】

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