Llama2 MedTuned 7b

🚀 Llama2-MedTuned-7b

Llama2 7Bモデルをベースに、生物医学分野の言語処理タスクに特化して調整されたモデルです。生物医学や臨床のNLPタスクに対応しています。

🚀 クイックスタート

Llama2-MedTuned-7bは、生物医学分野の言語処理に特化したモデルです。以下のセクションでは、このモデルの詳細について説明します。

✨ 主な機能

• Llama2 7Bモデルをベースに、約200,000の命令中心のサンプルからなるデータセットでファインチューニングされています。
• 固有表現抽出（Named Entity Recognition, NER）、関係抽出（Relation Extraction, RE）、医療自然言語推論（Medical Natural Language Inference, NLI）などの生物医学および臨床のNLPタスクに対応しています。
• 生物医学の文脈理解能力が向上しており、NER、RE、NLIタスクを効果的に処理できます。
• 従来の指標を用いた評価に適した構造化された出力を生成する精度が向上しています。

📚 ドキュメント

モデル説明

Llama2-MedTuned-7bは、Llama2 7Bモデルの命令チューニング版であり、生物医学の言語処理タスクに特化して調整されています。約200,000の命令中心のサンプルからなるデータセットでファインチューニングされており、生物医学および臨床のNLPタスクをカバーしています。

命令チューニング手順

このモデルは命令チューニングを行っており、生物医学分野の特定のタスクを解釈および実行する能力を向上させるために、詳細な命令を用いてファインチューニングされています。チューニングには、生物医学のNLPタスクの要件に合わせて作成された包括的な命令ベースのデータセットが使用されています。

モデルの能力

Llama2-MedTuned-7bは、生物医学の文脈理解能力が向上しており、NER、RE、NLIタスクを効果的に処理できます。また、従来の指標を用いた評価に適した構造化された出力を生成する精度が向上しています。

アーキテクチャ

Llama2-MedTuned-7bのアーキテクチャは、自己回帰型トランスフォーマーモデルであるLlama2 7Bをベースにしています。このモデルは、元のトランスフォーマーレイヤーとアテンションメカニズムを維持しつつ、生物医学分野の言語の複雑さに対応するように調整されています。

🔧 技術詳細

Llama2-MedTuned-7bのアーキテクチャは、自己回帰型トランスフォーマーモデルであるLlama2 7Bをベースにしています。このモデルは、元のトランスフォーマーレイヤーとアテンションメカニズムを維持しつつ、生物医学分野の言語の複雑さに対応するように調整されています。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

📖 引用

もしあなたが研究やアプリケーションでLlama2-MedTuned-7bを利用する場合は、以下の論文を引用してください。

@article{rohanian2024exploring,
  title = {Exploring the Effectiveness of Instruction Tuning in Biomedical Language Processing},
  author = {Rohanian, Omid and Nouriborji, Mohammadmahdi and Kouchaki, Samaneh and Nooralahzadeh, Farhad and Clifton, Lei and Clifton, David A},
  journal = {Artificial Intelligence in Medicine},
  volume = {158},
  pages = {103007},
  year = {2024},
  publisher = {Elsevier},
  doi = {10.1016/j.artmed.2024.103007},
  url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0933365724002495},
  issn = {0933-3657}
}

💪 サポート

もしこのモデルがあなたの作業に役立った場合は、以下のリンクから一度限りまたは毎月の寄付を行って、プロジェクトをサポートすることができます。
https://github.com/sponsors/nlpie-research