OpenBioLLM-70B
O
Openbiollm 70B
简介 :
OpenBioLLM-70B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,能够理解和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展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
需求人群 :
["医疗研究人员:通过提供准确的医学信息和知识,帮助研究人员进行临床决策支持和医学研究。","开发者:可以利用该模型开发医疗健康相关的应用程序,如电子健康记录分析工具。","医疗保健专业人员:作为辅助工具,帮助医疗专业人员更高效地处理和分析医疗数据。"]
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 66.2K
使用场景
使用OpenBioLLM-70B分析和总结临床笔记,以提高医疗记录的管理效率。
利用模型回答关于新生儿黄疸等医学问题,为父母提供准确的医疗信息。
在医疗研究中,使用该模型进行疾病预测和生物标志物的提取。
产品特色
临床笔记总结: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小结。
回答医学问题:提供广泛医学问题的答案。
临床实体识别: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疗概念。
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:执行如疾病预测、情感分析、医疗文档分类等生物医学分类任务。
去标识化:检测和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:访问Hugging Face上的OpenBioLLM-Llama3-70B模型页面。
步骤2:根据需要的特定任务,使用提供的Transformers库代码片段进行模型的调用。
步骤3:设置适当的模型参数,如温度(temperature)和top_p,以控制生成文本的详细程度和多样性。
步骤4:将用户的问题或指令以适当的格式输入到模型中,获取模型的输出。
步骤5:根据模型输出结果,进行后续的分析或应用开发。
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2025AIbase