UltraMedical計畫旨在開發針對生物醫學領域的專業通用模型。這些模型能夠回答考試、臨床場景和研究問題,同時具備廣泛的通用知識基礎,以有效處理跨領域問題。透過使用先進的對齊技術,包括監督微調(SFT)、直接偏好優化(DPO)和賠率比偏好優化(ORPO),訓練大型語言模型在UltraMedical資料集上,以創建強大且多功能的模型,有效服務於生物醫學社區的需求。
需求人群:
UltraMedical模型適合生物醫學領域的研究人員、醫生和學生使用,因為它可以提供與考試、臨床場景和研究問題相關的專業答案,同時具備廣泛的通用知識基礎,幫助他們更有效地處理跨領域的醫學問題。
使用場景範例:
醫學考試中的問題解答。
臨床場景下的專業諮詢。
生物醫學研究問題的專業分析。
產品特色:
建構大規模、高品質的生物醫學指令資料集UltraMedical 。
使用合成資料和人工資料混合以及偏好註釋來增強資料多樣性和複雜性。
採用先進的對齊技術,如監督微調(SFT)、直接偏好最佳化(DPO)和賠率比偏好最佳化(ORPO)。
提供不同規模的語言模型,包括7B等級和70B等級的模型。
在多個醫學基準測試中取得了優異的平均結果。
計劃在未來的研究中解決模型的局限性,如幻覺問題和潛在的偏見。
使用教學:
造訪UltraMedical的GitHub頁面以取得專案資訊和資源。
閱讀專案文件以了解模型的架構和功能。
下載或存取模型訓練的資料集UltraMedical 。
根據需要選擇合適的語言模型規模進行實驗或應用。
在生物醫學問題上測試模型的性能和準確性。
根據回饋和結果調整模型的使用方式或參數。
AI工具是利用人工智能技術進行自動化任務處理的軟件或平臺。
AI工具在多個行業都有廣泛應用,包括但不限於醫療、金融、教育、零售、製造、物流、娛樂和技術開發等。?
部分AI工具需要一定的編程技能,尤其是那些用於機器學習、深度學習和開發自定義解決方案的工具。
很多AI工具支持與第三方軟件集成,尤其是在企業級應用中。
很多AI工具都支持多語言,特別是面向國際市場的工具。