医疗大模型

热情的Dongming

【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型随着多模态大模型的发展，其不仅限于文字处理，更能够在图像、视频、音频方面进行识别与理解。医疗领域中，医生们往往需要对各种医学图像进行处理，以辅助诊断和治疗。如果将多模态大模型与图像诊断相结合，那么这会极大地提升诊断效率。

AI大模型_学习君

眼科医疗大模型=发布，助力提升患者服务效率2024年6月6日第29个全国爱眼日，中山大学中山眼科中心与华为技术有限公司携手合作、基于人工智能技术研究构建的ChatZOC眼科大模型正式发布，为守护人民群众眼健康开辟智慧化新路径。

开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的前景，如医疗问答 (QA) 、对话系统和文本生成。此外，随着电子健康记录 (EHRs) 、医学文献和病人生成数据的指数级增长，LLMs 可以帮助医疗专业人员提取宝贵见解并做出明智的决策。

汀、人工智能

医疗大模型：数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策，为未来医疗服务提供全新可能性目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型（如：ChatGPT）生成的指令数据，其不可避免的存在数据幻想的问题，数据幻想问题将严重影响LLM在实际场景中的应用和拓展。因此，本项目为了提高医疗领域的知识问答的准确性，使用如下方式构造指令数据集：

代码讲故事

MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。

汀、人工智能

跨越千年医学对话：用AI技术解锁中医古籍知识，构建能够精准问答的智能语言模型，成就专业级古籍解读助手（LLAMA）介绍：首先在 Ziya-LLaMA-13B-V1基线模型的基础上加入中医教材、中医各类网站数据等语料库，训练出一个具有中医知识理解力的预训练语言模型（pre-trained model），之后在此基础上通过海量的中医古籍指令对话数据及通用指令数据进行有监督微调（SFT），使得模型具备中医古籍知识问答能力。