OpenBioLLM-70B
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Openbiollm 70B
簡介 :
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs開發的先進開源語言模型,專為生物醫學領域設計。該模型在大量高質量的生物醫學數據上進行了微調,能夠理解和生成具有領域特定準確性和流暢性的文字。它在生物醫學基準測試中展示了超越其他類似規模開源生物醫學語言模型的優越性能,並且在與更大的專有和開源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比較中也展現了更好的結果。
需求人群 :
["醫療研究人員:通過提供準確的醫學信息和知識,幫助研究人員進行臨床決策支持和醫學研究。","開發者:可以利用該模型開發醫療健康相關的應用程序,如電子健康記錄分析工具。","醫療保健專業人員:作為輔助工具,幫助醫療專業人員更高效地處理和分析醫療數據。"]
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
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使用場景
使用OpenBioLLM-70B分析和總結臨床筆記,以提高醫療記錄的管理效率。
利用模型回答關於新生兒黃疸等醫學問題,為父母提供準確的醫療信息。
在醫療研究中,使用該模型進行疾病預測和生物標誌物的提取。
產品特色
臨床筆記總結:高效分析和總結複雜的臨床筆記、電子健康記錄數據和出院小結。
回答醫學問題:提供廣泛醫學問題的答案。
臨床實體識別:識別和提取臨床文本中的疾病、症狀、藥物、程序和解剖結構等關鍵醫療概念。
生物標誌物提取:支持從生物醫學文本中提取生物標誌物。
分類:執行如疾病預測、情感分析、醫療文檔分類等生物醫學分類任務。
去標識化:檢測和移除醫療記錄中的個人身份信息,確保患者隱私。
使用教程
步驟1:訪問Hugging Face上的OpenBioLLM-Llama3-70B模型頁面。
步驟2:根據需要的特定任務,使用提供的Transformers庫代碼片段進行模型的調用。
步驟3:設置適當的模型參數,如溫度(temperature)和top_p,以控制生成文本的詳細程度和多樣性。
步驟4:將用戶的問題或指令以適當的格式輸入到模型中,獲取模型的輸出。
步驟5:根據模型輸出結果,進行後續的分析或應用開發。
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