モデル選定

医学テキスト要約

# 医学テキスト要約

Clinician Note 2.0a I1 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、特に臨床記録や要約タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

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

Medical Summarization Q4 0 GGUF

これはFalconsai/medical_summarizationを変換したGGUF形式モデルで、医学テキスト要約タスク専用です。

テキスト生成英語

Bart Base Finetuned Pubmed

このモデルは、facebook/bart-baseを基に、pub_med_summarization_datasetデータセットで微調整したバージョンで、主に医学文献の要約生成タスクに使用されます。

テキスト生成

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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