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Ultramedical
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UltraMedical模型适合生物医学领域的研究人员、医生和学生使用，因为它可以提供与考试、临床场景和研究问题相关的专业答案，同时具备广泛的通用知识基础，帮助他们更有效地处理跨领域的医学问题。
AI医疗健康AI学术研究#生物医学#专业通用模型#数据集#监督微调#偏好优化普通产品开源
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简介
UltraMedical项目旨在开发生物医学领域的专业通用模型，这些模型旨在回答与考试、临床场景和研究问题相关的问题，同时保持广泛的通用知识基础，以有效处理跨领域问题。通过使用先进的对齐技术，包括监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO)，训练大型语言模型在UltraMedical数据集上，以创建强大且多功能的模型，有效服务于生物医学社区的需求。
截图
产品特色
构建大规模、高质量的生物医学指令数据集UltraMedical。
使用合成数据和人工数据混合以及偏好注释来增强数据多样性和复杂性。
采用先进的对齐技术，如监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO)。
提供不同规模的语言模型，包括7B级别和70B级别的模型。
在多个医学基准测试中取得了优异的平均结果。
计划在未来的研究中解决模型的局限性，如幻觉问题和潜在的偏见。
使用教程
访问UltraMedical的GitHub页面以获取项目信息和资源。
阅读项目文档以了解模型的架构和功能。
下载或访问模型训练的数据集UltraMedical。
根据需要选择合适的语言模型规模进行实验或应用。
在生物医学问题上测试模型的性能和准确性。
根据反馈和结果调整模型的使用方式或参数。
流量来源
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