モデル選定

医療分野専用

# 医療分野専用

Compumacy Experimental 32B I1 GGUF

これはDaemontatox/Compumacy-Experimental-32Bモデルに基づく定量化バージョンで、テキスト生成、心理学および精神医学などの分野に適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Clinician Note 2.0a GGUF

Clinician-Note-2.0aは医学分野に特化したテキスト生成モデルで、AI補助による臨床記録や要約生成に特に適しています。

大規模言語モデル英語

LLaMA3-8Bアーキテクチャを基にした医療分野の言語モデルで、大規模なオープンソース医療データを用いて継続的に事前学習されています

大規模言語モデル

Biomistral 7B GGUF

BioMistralはMistralアーキテクチャを基盤とし、PubMed Centralのオープンアクセステキストデータを用いて追加事前学習を行った医療分野向けオープンソース大規模言語モデルです

大規模言語モデル複数言語対応

Clinicalt5 Base

ClinicalT5はT5アーキテクチャに基づく生成型言語モデルで、臨床テキスト処理に特化して事前学習されており、医療分野の自然言語処理タスクに適しています。

大規模言語モデル

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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