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Medichat V2 Llama3 8B
その他
Llama3-8Bを改良した医療対話モデルで、医学Q&Aと臨床テキスト処理に最適化されています
大規模言語モデル
Transformers 英語
Transformers 英語M
sethuiyer
21
7
Opus Mt Nl En Healthcare
MIT
医療分野専用に設計されたオランダ語から英語への翻訳モデルで、MarianMTアーキテクチャに基づき、臨床テキスト翻訳に適しています。
機械翻訳 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応O
FremyCompany
18
2
Drbert 7GB
Apache-2.0
DrBERTは、フランス語の医療テキストのオープンソースコーパスNACHOSを基に訓練されたフランス語のRoBERTaモデルで、生物医学と臨床分野に特化しています。
大規模言語モデル Transformers フランス語
Transformers フランス語D
Dr-BERT
4,781
13
Medbert 512 No Duplicates
Apache-2.0
medBERT.deはBERTアーキテクチャに基づくドイツ語医療自然言語処理モデルで、大量の医療テキストで微調整されており、医療分野の様々なNLPタスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers ドイツ語
Transformers ドイツ語M
GerMedBERT
16.71k
10
Bc4chemd Ner Bio ClinicalBERT Finetuned Ner
MIT
このモデルは、Bio_ClinicalBERTをbc4chemd_nerデータセットで微調整したバージョンで、化学薬品固有表現認識タスクに使用されます。
シーケンスラベリング Transformers
TransformersB
commanderstrife
56
0
Postagger Portuguese
BERTimbauモデルをファインチューニングしたポルトガル語品詞タグ付けモデルで、MacMorphoコーパスでトレーニングされ、F1スコアは0.9826を達成しました。
シーケンスラベリング Transformers その他
Transformers その他P
lisaterumi
373
14
Biobert Base Cased V1.2 Finetuned Ner
BioBERT v1.2をjnlpbaデータセットでファインチューニングした固有表現認識モデルで、生物医学テキスト処理に特化
シーケンスラベリング Transformers
TransformersB
sciarrilli
83
2
Bio ClinicalBERT
MIT
Bio+Clinical BERTはBioBERTから初期化された臨床BERTモデルで、MIMIC IIIのすべてのノートで訓練されており、生物医学および臨床テキスト処理に適しています。
大規模言語モデル 英語
B
emilyalsentzer
2.0M
334
En Core Med7 Lg
MIT
Med7は電子健康記録の臨床自然言語処理に特化したモデルで、医療テキスト内の薬物関連情報を識別します。
シーケンスラベリング 英語
E
kormilitzin
828
25
Roberta Base Biomedical Es
Apache-2.0
スペイン語生物医学分野向けに設計されたRoBERTaアーキテクチャの事前学習言語モデルで、臨床テキスト処理タスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers スペイン語
Transformers スペイン語R
PlanTL-GOB-ES
335
3
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
98