M
Med KEBERT
由 xmcmic 开发
这是一个基于BERT架构的生物医学领域预训练语言模型，适用于处理生物医学文本数据。
下载量 769
发布时间 : 11/4/2022
模型简介
该模型专门针对生物医学领域进行了优化，能够理解和生成生物医学相关的专业文本，支持多种下游任务。
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的预训练，能够更好地理解和处理专业术语和概念。
多任务支持
支持多种生物医学领域的下游任务，如命名实体识别、关系抽取等。
模型能力
生物医学文本理解
生物医学文本生成
命名实体识别
关系抽取
使用案例
医学研究
医学文献分析
自动分析医学文献，提取关键信息和关系。
提高文献检索和分析效率
临床支持
临床记录处理
自动处理和分析临床记录，提取关键医疗信息。
辅助医生快速获取患者信息
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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