# PubMed事前学習
Biomistral 7B GGUF
Apache-2.0
BioMistralはMistralアーキテクチャを基盤とし、PubMed Centralのオープンアクセステキストデータを用いて追加事前学習を行った医療分野向けオープンソース大規模言語モデルです
大規模言語モデル Supports Multiple Languages
B
BioMistral
970
9
Biomistral 7B DARE AWQ QGS128 W4 GEMM
Mistralアーキテクチャに基づく医療分野のオープンソース大規模言語モデル、PubMed Centralテキストで継続事前学習
大規模言語モデル
Transformers

B
BioMistral
135
3
Biomistral 7B
Apache-2.0
BioMistralはMistralアーキテクチャを基に、医学分野向けに最適化されたオープンソース大規模言語モデルで、PubMed Centralのオープンアクセステキストデータを用いて追加事前学習を行い、多言語医学質問応答タスクをサポートします。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

B
BioMistral
22.59k
428
Biomistral 7B AWQ QGS128 W4 GEMM
Apache-2.0
BioMistralはMistralアーキテクチャを基盤とし、PubMed Centralのオープンアクセステキストデータを用いて継続事前学習を行った医療分野向けオープンソースモデルスイートです。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

B
BioMistral
224
5
Medcpt Article Encoder
Other
MedCPTは生物医学テキストの埋め込み表現を生成できるモデルで、特にセマンティック検索(密な検索)タスクに適しています。
テキスト埋め込み
Transformers

M
ncbi
14.37k
24
Biogpt Large
MIT
BioGPTは大規模な生物医学文献で事前学習されたドメイン特化型生成的Transformer言語モデルで、生物医学テキスト生成とマイニングに特化しています。
大規模言語モデル
Transformers English

B
microsoft
7,869
196
Bioformer 8L
Apache-2.0
生物医学テキストマイニング専用に設計された軽量BERTモデルで、BERT-baseの3倍の速度で動作し、性能はBioBERT/PubMedBERTと同等またはそれ以上
大規模言語モデル
Transformers English

B
bioformers
164
7
Biomednlp BiomedBERT Base Uncased Abstract
MIT
PubMed文献要約を用いて事前学習された生物医学ドメイン固有のBERTモデルで、複数の生物医学NLPタスクで最先端の性能を実現します。
大規模言語モデル English
B
microsoft
240.01k
74
Ner Disease Ncbi Bionlp Bc5cdr Pubmed
Apache-2.0
NCBI疾患データセットとBC5CDRデータセットで訓練された固有表現認識モデルで、バイオメディカル文献中の疾患エンティティの識別に特化
シーケンスラベリング
Transformers Supports Multiple Languages

N
raynardj
10.84k
11
Biobert Large Cased V1.1 Squad
BioBERTはBERTベースの事前学習言語モデルで、生物医学テキストマイニングタスク向けに最適化されており、QAシステムに適しています。
質問応答システム
B
dmis-lab
1,227
18
Biom ALBERT Xxlarge
BERT、ALBERT、ELECTRAをベースに構築された大型の生物医学言語モデルで、生物医学分野のタスクに特化しています。
大規模言語モデル
Transformers

B
sultan
77
2
Bioelectra PICO
BioELECTRAはELECTRAフレームワークを用いて事前学習された生物医学分野専用の言語モデルで、様々な生物医学NLPタスクで性能記録を樹立
大規模言語モデル
Transformers

B
kamalkraj
10.88k
8
Featured Recommended AI Models
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 Supports Multiple Languages

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 English

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 Chinese
R
uer
2,694
98