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WiNGPT2是基于GPT架构开发的医疗垂直领域大模型#xff0c;其主要目标是将医学知识、医疗信息和数据进行深度融合#xff0c;以提供智能化的医疗服务。该模型拥有70亿和140亿两种参数规模的版本#xff0c;使其能够处理更复杂的医疗场景和需求。 Huggingface模型下…模型介绍
WiNGPT2是基于GPT架构开发的医疗垂直领域大模型其主要目标是将医学知识、医疗信息和数据进行深度融合以提供智能化的医疗服务。该模型拥有70亿和140亿两种参数规模的版本使其能够处理更复杂的医疗场景和需求。 Huggingface模型下载https://huggingface.co/winninghealth/WiNGPT2-14B-Base AI快站模型免费加速下载https://aifasthub.com/models/winninghealth 核心功能 医学知识问答WiNGPT2能够回答各类医学、健康和疾病相关的问题涵盖症状、治疗、药物、预防和检查等多个方面。这一功能对于辅助医生快速获取信息和提供决策支持具有重要价值。 自然语言理解该模型具有深度理解医学术语和病历等医疗文本信息的能力能够有效地进行关键信息的抽取和分类。 多轮对话WiNGPT2可以模拟医生与患者的对话提供基于上下文的更准确回答这对于提升患者体验和满意度具有重要意义。 模型架构和训练
WiNGPT2采用的是基于Transformer的大语言模型架构结合了RoPE相对位置编码、SwiGLU激活函数和RMSNorm等先进技术。模型训练采用了Qwen-7b1作为基础预训练模型确保了其在医疗领域的专业性和准确性。
训练数据WiNGPT2的训练涵盖了广泛的医疗专业数据包括药品知识、疾病知识、医疗专业书籍、临床路径知识库、检查检验知识等。此外还包括大量的人工标注数据集、医学资格考试试题和医疗病例报告总训练Token数达37亿。
评测
在中文基础模型评估C-EVALZero-shot/Few-shot和中文医疗专业评估MedQA-MCMLEZero-shot中WiNGPT2-7B-Base展现了优秀的性能与其他同类模型相比具有竞争优势。 应用前景
WiNGPT2模型在医疗领域的应用前景广阔。它不仅可以作为医生的辅助工具提供快速准确的诊断建议和医学信息查询也可以在医学教育、研究和药品开发等领域发挥重要作用。此外WiNGPT2还能够用于开发各类医疗应用程序如智能医疗助手、症状检查器和个性化健康顾问进一步提高医疗服务的质量和效率。 结论
WiNGPT2模型的成功开发和应用展示了国产AI技术在医疗领域的强大潜力和实用价值。作为一款拥有140亿参数的医疗AI大模型WiNGPT2不仅在技术上取得了重大突破更为医疗行业的智能化转型提供了强有力的支持。随着模型的不断迭代和优化WiNGPT2有望在全球医疗AI领域中发挥越来越重要的作用推动医疗行业的进一步发展。
模型下载
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