モデル選定

医療情報抽出

# 医療情報抽出

GENIEは、電子健康記録（EHR）から自由テキストを構造化し、生物医学的命名エンティティとその関連属性を抽出するためのエンドツーエンドモデルです。

大規模言語モデル英語

Medbert 512 No Duplicates

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

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、医学テキスト、臨床記録、研究論文に特化してファインチューニングされており、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

これはBERTアーキテクチャに基づく生物医学分野の事前学習言語モデルで、生物医学テキストデータの処理に適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

T5 Base Qa Squad V1.1 Portuguese

T5ベースのポルトガル語Q&Aモデル、SQuAD v1.1ポルトガル語データセットでファインチューニング済み、Q&Aタスクに適応

質問応答システム

BERTベースのポルトガル語臨床・生物医学モデル、臨床記録と生物医学文献で訓練

大規模言語モデルその他

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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