Qwen3 0.6B Medical Expert

🚀 Qwen3-0.6B-Medical-Expert

本項目對 Qwen3-0.6B 語言模型進行了全量微調，以增強其 醫學推理 和 臨床理解 能力。訓練使用了 FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT 數據集，並採用 bfloat16（bf16）精度進行高效優化。

🚀 快速開始

本項目通過對Qwen3-0.6B語言模型進行全量微調，旨在提升其在醫學領域的推理和理解能力。以下將詳細介紹訓練過程、目的及成果。

✨ 主要特性

• 顯著增強了模型解讀醫學指令和生成逐步臨床推理的能力。
• 生成的響應兼具事實準確性和透明的推理過程，適用於醫學教育和輔助醫療AI場景。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

訓練流程

1. 數據集準備

   • 使用了 FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT 數據集。
   • 每個示例包含與醫學相關的指令或問題，以及詳細的逐步臨床推理響應。
   • 提示信息的結構設計旨在鼓勵安全、基於事實且連貫的醫學推理鏈。

2. 模型加載與配置

   • 通過 unsloth 庫以 bf16 精度加載 Qwen3 基礎模型權重。
   • 所有模型層均進行了全量更新（full_finetuning=True），以使模型能有效適應醫學推理和決策任務。

3. 有監督微調

   • 使用 Hugging Face TRL 庫，採用有監督微調（SFT）方法進行微調。
   • 訓練模型遵循臨床指令、解讀症狀，並生成合理的診斷或治療建議。

目的與成果

• 模型解讀醫學指令和生成逐步臨床推理的能力得到顯著提升。
• 生成的響應兼具事實準確性和透明的推理過程，適用於醫學教育和輔助醫療AI場景。

🔧 技術細節

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📄 許可證

本項目採用 Apache License 2.0 許可協議。詳情請參閱 LICENSE 文件。

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