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Symps Disease Bert V3 C41
模型概述
該模型專為自然語言聊天機器人設計，能夠即時分析用戶輸入的症狀文本並預測可能的疾病，適用於醫療健康領域的對話系統。
模型特點
多疾病分類
支持41種常見疾病的準確分類，覆蓋從普通感冒到心臟病等多種醫療狀況。
即時症狀分析
專為聊天機器人場景優化，能夠快速處理用戶輸入的自然語言症狀描述。
醫療領域優化
基於BERT架構，針對醫療術語和症狀描述進行了專門訓練和優化。
模型能力
症狀文本分類
疾病概率預測
自然語言理解
使用案例
醫療健康
症狀初步篩查
用戶描述症狀後，模型可提供可能的疾病預測，作為醫療諮詢的初步參考。
準確識別41種常見疾病
健康聊天機器人
集成到對話系統中，為用戶提供即時的症狀分析和健康建議。
示例中包含心臟病、糖尿病等典型病例識別
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專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
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Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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6
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基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
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2,694
98