Llama 2 7b Chat Finetune

🚀 Llama-2-7b-chat-finetuneモデルカード

このモデルは、チャットベースのアプリケーション向けにLlama-2-7bをファインチューニングしたもので、医学データを使用してトレーニングされ、様々な医療関連の質問に詳細な医学知識をもとに回答することができます。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使って、このモデルを始めることができます。

基本的な使用法

from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "SURESHBEEKHANI/Llama-2-7b-chat-finetune"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = " What is Superficial vein thrombosis and explain in detail? ?"
pipe = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_length=200)
result = pipe(f"<s>[INST] {prompt} [/INST]")
print(result[0]['generated_text'])

✨ 主な機能

• このモデルは、医学関連の質問やタスクに回答するために、大量の医学データを使用してLlama-2-7bをファインチューニングしたものです。
• 会話形式で与えられたプロンプトに基づいてテキストを生成するのに適しています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

このモデルは、大量の医学データセットを使用して、医学関連の質問やタスクに回答するためにLlama-2-7bをファインチューニングしたものです。会話形式で与えられたプロンプトに基づいてテキストを生成するのに適しています。

• 開発者: SURESHBEEKHANI
• ライセンス: MIT
• モデルの種類: 因果言語モデル
• 言語: 英語
• ファインチューニング元のモデル: Llama-2-7b

モデルのソース

• リポジトリ: SURESHBEEKHANI/Llama-2-7b-chat-finetune
• コードノートブック: Fine-tune Llama-2-7b

使用例

直接使用

このモデルは、医学トピックに関連するプロンプトに対するテキスト応答を直接生成するために使用できます。医学的な質問に詳細な情報をもとに回答するのに役立つように設計されています。

適用範囲外の使用

このモデルは、非医学ドメインに関連する回答の生成には適しておらず、データが機密性が高い、有害である、または偏っている可能性のあるコンテキストでは使用しないでください。

バイアス、リスク、および制限

このモデルは、トレーニングデータからバイアスを引き継ぐ可能性があり、必ずしも正確な医学情報を提供するとは限りません。重要なケースでは、このモデルを補助ツールとして使用し、医療専門家に相談することをお勧めします。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

モデル情報

注意事項

⚠️ 重要提示

このモデルはトレーニングデータからバイアスを引き継ぐ可能性があり、必ずしも正確な医学情報を提供するとは限りません。重要なケースでは、このモデルを補助ツールとして使用し、医療専門家に相談することをお勧めします。

💡 使用建议

このモデルは医学関連の質問に回答するために設計されています。非医学ドメインに関連する回答の生成には適していません。