基于Minbyul/selfbiorag-7b-wo-kqa_golden-iter-dpo-step3-filtered微调的版本，使用HuggingFace MedLFQA（不含kqa_golden）数据集进行直接偏好优化(DPO)训练
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发布时间 : 5/22/2024
模型简介
该模型是一个经过直接偏好优化(DPO)训练的7B参数语言模型，专注于医学领域问答任务，通过强化学习优化了回答质量
模型特点
直接偏好优化
使用DPO算法进行微调，优化模型对高质量回答的偏好
医学领域专注
在医学问答数据集上训练，适合处理专业医学问题
多GPU训练
使用4个GPU进行分布式训练，提高训练效率
模型能力
医学问题回答
专业领域文本生成
偏好学习
使用案例
医疗健康
医学知识问答系统
构建能够回答专业医学问题的智能助手
在MedLFQA数据集上表现出色
医学教育工具
用于医学生教育和培训的问答系统
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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