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Openbiollm Llama3 8B
Openbiollm Llama3 8B
["研究人员和开发者：可以利用OpenBioLLM-8B进行生物医学领域的研究和开发工作。","医疗专业人员：能够使用该模型辅助进行临床决策支持、药物监管和医学研究。","教育工作者：可以将其作为教学工具，帮助学生更好地理解生物医学概念和术
AI模型AI文本生成#生物医学#自然语言处理#大型语言模型#开源普通产品开源
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产品介绍
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简介
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
截图
产品特色
临床笔记总结：能够高效分析和总结复杂的临床笔记、电子健康记录数据和出院总结。
回答医学问题：能够回答广泛的医学问题。
临床实体识别：能够识别和提取临床文本中的疾病、症状、药物、程序和解剖结构等关键医学概念。
生物标志物提取：支持从生物医学文本中提取生物标志物。
分类：能够执行如疾病预测、情感分析、医学文档分类等生物医学分类任务。
去标识化：能够检测并移除医疗记录中的个人身份信息，确保患者隐私。
使用教程
步骤1：导入transformers和torch库。
步骤2：设置模型ID为'aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B'。
步骤3：使用transformers.pipeline创建文本生成管道。
步骤4：定义消息模板，包括系统角色和用户角色的内容。
步骤5：使用pipeline.tokenizer.apply_chat_template应用聊天模板。
步骤6：设置终止符，如eos_token_id和<|eot_id|>。
步骤7：调用pipeline生成文本，设置max_new_tokens、eos_token_id、do_sample、temperature和top_p参数。
步骤8：打印生成的文本。
流量来源
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