许可协议：apache-2.0
标签：

• 医疗
  数据集：
• allenai/s2orc

本代码库包含PMC_LLaMA_7B模型，该模型是基于LLaMA-7b在S2ORC数据集中的PMC论文上进行微调的版本。

模型训练采用以下超参数：

• 训练轮次：5
• 批次大小：128
• 截断长度：512
• 学习率：2e-5

每轮训练中，我们从每篇论文中采样512个标记用于训练。

可按以下方式加载模型：

import transformers
import torch
tokenizer = transformers.LlamaTokenizer.from_pretrained('chaoyi-wu/PMC_LLAMA_7B')
model = transformers.LlamaForCausalLM.from_pretrained('chaoyi-wu/PMC_LLAMA_7B')
sentence = '您好，医生'  
batch = tokenizer(
            sentence,
            return_tensors="pt", 
            add_special_tokens=False
        )
with torch.no_grad():
    generated = model.generate(inputs = batch["input_ids"], max_length=200, do_sample=True, top_k=50)
    print('模型预测结果：', tokenizer.decode(generated[0]))