# 医学質問応答

MedGemmaはGemma 3をベースに構築された医療分野のマルチモーダルモデルで、4Bと27Bの2つのバージョンがあり、医療テキストと画像の理解タスクに特化しています。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bをファインチューニングした医療思考連鎖推論モデルで、QLoRA量子化技術とUnsloth最適化手法により医療推論能力を強化。

Med42-v2はM42が開発した臨床調整済み大規模言語モデルスイートで、LLaMA-3アーキテクチャを基盤とし、80億または700億パラメータバージョンを含み、高品質な医学質問応答能力を提供することを目的としています。

MMedLMは医学分野に特化した多言語言語モデルで、Llama 3アーキテクチャに基づいており、医学質問応答などのタスクで優れた性能を発揮します。

John Snow Labsによって開発された医学分野の大規模言語モデルで、Meta-Llama-3-8Bをベースに微調整され、医学関連のタスクに適しています。

Llama - 2 - 7b - chatモデルを医学質問応答データセットMedQuADで微調整した医療質問応答モデル

Palmyra-Med-20bは200億のパラメータを持つ医学分野の大規模言語モデルで、Palmyra-Largeを医学データセットで微調整したもので、医学対話と質問応答タスクに長けています。

PubMedBERTを基に、生物医学分野のテキストで微調整されたモデルで、PubMedQAタスクに使用されます。