Sam Diagnostic

🚀 探索Gemma - 2B - IT：人工智能在醫療領域的新邊界

Gemma - 2B - IT是一款卓越的人工智能模型，它屬於先進的人工智能家族。該模型憑藉其出色的能力，在醫療領域展現出巨大的潛力，能夠為醫療診斷和患者護理提供精準且高效的支持。

🚀 快速開始

你可以通過以下鏈接快速體驗相關內容：

• Colab：[點擊訪問](https://colab.research.google.com/drive/1gzTk - mdKefjZwzeiaHfkQ5Qnq3G10WCA?usp=sharing)
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✨ 主要特性

• 多語言支持：支持西班牙語（es）和英語（en），能夠在不同語言環境的醫療場景中使用。
• 精準診斷：在評估中，Gemma - 2B - IT在處理新數據時達到了80%的準確率，處理訓練數據時達到了95%的準確率（調整了如temperature等參數），能提供準確且相關的即時響應。
• 智能分析：可以提供詳細的患者病例描述、識別最相關的醫學專業、給出主要診斷結果，幫助醫生快速全面地瞭解患者情況，確保患者能及時被轉診到合適的專家處。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，暫無法提供。

💻 使用示例

基礎用法

以下是一個使用該模型的輸入示例：

<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
Responde en formato json.
Eres un agente experto en medicina.
Lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "es"]<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Mujer de 83 años, completa y bien desarrollada, con varios años de pérdida de memoria.<end_of_turn>
<start_of_turn>model

📚 詳細文檔

模型開發過程

1. 數據收集：從Kaggle提取英文醫療轉錄數據。
2. 數據清洗：處理數據缺失問題，為構建更強大、可靠的模型奠定基礎。
3. 語言轉換：利用如ChatGPT等人工智能技術將數據集翻譯成西班牙語，增強模型在不同醫療場景中的適用性。
4. 數據格式轉換：將轉錄數據轉換為ChatML格式，以便Gemma - 2B - IT能有效理解和處理醫療信息。

模型評估

通過調整參數（如temperature），模型在處理新數據和訓練數據時分別達到了80%和95%的準確率，展示了其學習和適應能力。

模型輸出

• 描述：提供患者病例的詳細摘要，語言清晰簡潔，幫助醫生快速全面瞭解情況。
• 醫學專業：根據症狀和病史分析，確定最相關的醫學專業，確保患者及時轉診。
• 主要診斷：提供主要診斷結果，幫助醫生聚焦相關干預和治療。

🔧 技術細節

數據集鏈接

• Gemma格式數據集：點擊訪問
• 清洗後數據集：點擊訪問

初始微調模型

• [https://huggingface.co/google/gemma - 2b - it](https://huggingface.co/google/gemma - 2b - it)
• [NickyNicky/gemma - 2b - it_oasst2_all_chatML_Unsloth_V1](https://huggingface.co/NickyNicky/gemma - 2b - it_oasst2_all_chatML_Unsloth_V1)

📄 許可證

文檔未提及許可證信息，暫無法提供。

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重要提示

人工智能不會搶走你的工作……搶走你工作的將是另一個掌握人工智能基礎知識和高級知識的人。

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