meditron:7b im LLM-Testsuite-Report

Modellbeschreibung

Offenes medizinisches großes Sprachmodell, das von Llama 2 an den medizinischen Bereich angepasst wurde.

Modellfamiliemeditron
Kontext2K
InputText
Größe38 GB
Familiengrößen7b, 70b

Readme-Auszug

Meditron ist ein großes Sprachmodell, das durch Training mit einem Korpus aus medizinischen Daten, Fachartikeln und Leitlinien von Llama 2 an den medizinischen Bereich angepasst wurde. Bei vielen Aufgaben des medizinischen Schlussfolgerns übertrifft es Llama 2, GPT 3.5 und Flan-PaLM.

Mögliche Anwendungsfälle sind:

Beantwortung von Fragen aus medizinischen Prüfungen Unterstützung bei der Differenzialdiagnose Abfragen zu Krankheitsinformationen wie Symptomen, Ursachen und Behandlung Abfragen zu allgemeinen Gesundheitsinformationen

Beispielprompts

Welche Symptome treten bei einer gewöhnlichen Erkältung auf?
Was verursacht die saisonale Grippe?
Welches Medikament würde bei Kopfschmerzen verschrieben?

Referenzen

MEDITRON-70B: Skalierung des medizinischen Vortrainings für große Sprachmodelle

GitHub

HuggingFace

1270 Runs 1340 bewertet 9.0 % Score 0.0 % exakt korrekt
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit

Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.

Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.

Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.

Erzeugt am