Phi 3 Clinical

🚀 🤖 Phi-3-Clinical

このPhi-3-Clinicalのリポジトリへようこそ！これはバイオファーマ分野の医療研究者や開発者を支援するために微調整されたモデルです。このモデルは、米国政府の臨床試験データセットを使って入念に学習されており、高品質な洞察を提供し、医療や製薬の革新における研究開発を促進します。現在、Retrieval-Augmented Generation (RAG)に関する研究と作業の一環として、このモデルは積極的に更新・改善されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、バイオファーマ分野の医療研究者や開発者に高品質な洞察を提供し、医療や製薬の研究開発を支援するために設計されています。

✨ 主な機能

• 微調整に使用されたデータセット: 臨床データ
• 主な使用例: [要約、質問応答など]
• 現在進行中の更新:
  • RAGワークフローでの精度向上のための最適化。
  • 新しいデータセットと学習戦略の組み込み。
  • コミュニティからのフィードバックを用いた微調整。

📅 今後の予定

私は現在、以下の作業に積極的に取り組んでいます。

1. このモデルをRAGパイプラインに統合し、検索拡張タスクを強化する。
2. 定期的な更新を行い、パフォーマンスを向上させ、推論時間を短縮する。
3. [言語/ドメインなど]のサポートを拡大する。

今後数週間の更新と改善にご期待ください！

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

# モデルをロード
model = pipeline("task_name", model="hackint0sh/phi-3-clinical")

# 使用例
input_text = "Your input here"
output = model(input_text)
print(output)

task_name を適切なタスク（例: "text-classification", "question-answering", "Clinical Trial Format"）に置き換えてください。

🙋‍♂️ ヘルプが必要ですか？

私がお手伝いします！モデルの使用中に質問、提案、または問題がある場合は、以下のいずれかの方法でお問い合わせください。 • このリポジトリでIssueを作成する。 • Hugging Faceで直接DMを送る。

皆さんのフィードバックを元に、このモデルをさらに改善することができることを嬉しく思います。😊

🌟 コントリビューション コントリビューションは大歓迎です！改善案がある場合や貢献したい場合は、このリポジトリをフォークし、プルリクエストを作成してください。

📄 ライセンス このモデルはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

Phi-3-Clinicalへの関心いただき、ありがとうございます！皆さんの支援とフィードバックにより、このモデルが皆さんにとってより良いものになります。❤️