基于BioBERT-v1.1微调的生物医学领域问答模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是在BioBERT-v1.1基础上针对生物医学领域问答任务进行微调的版本，适用于处理生物医学相关的自然语言问答任务。
模型特点
生物医学领域优化
针对生物医学文本进行了专门优化，能够更好地理解专业术语和上下文
问答任务微调
在问答任务上进行了专门微调，适合生物医学领域的问答应用
模型能力
生物医学文本理解
生物医学问答
专业术语处理
使用案例
医疗健康
医学文献问答
从医学研究文献中提取信息并回答问题
临床知识问答
回答与临床医学实践相关的问题
生物研究
生物学术语解释
解释复杂的生物学术语和概念
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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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