关键词：AI医学，医学大模型，指令微调，PubMed文章目录医学微调大模型1.MedicalGPT-zh2.DoctorGLM3.Huatuo-Llama-Med-Chinese&ChatGLM-Med医学预训练语言模型1.BioMedLM(2.7B)2.PMC-LLaMA(7B)3.BioMedGPT(1.6B)总结与思考领域指令微调样本生成框架OpenGPT与医疗健康大模型NHS-LLMChatDoctor:借助医学知识库生成微调样本构建医疗领域大模型前面整理了两篇具有代表性的AI医学领域大模型，主要讲了领域大模型在微调数据生成及在通用大模型基础上微调训练上的工作。本文继续该方向的调研，就
目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
我刚刚开始戒掉ASP.NETUpdatePanels。我正在使用jQuery和jTemplates将Web服务的结果绑定(bind)到网格，一切正常。事情是这样的:我试图在刷新表格时显示微调器GIF(在ASP.NET中是UpdateProgress)我已经完成了所有工作，只是微调器被卡住了。为查看发生了什么，我尝试将微调器从更新进度div移出，并移到我可以一直看到它的页面上。它一直旋转直到刷新开始，并保持卡住状态直到刷新完成，然后再次开始旋转。不是您真正想要的“请稍候”微调器!这是在IE7中-还没有机会在其他浏览器中进行测试。有什么想法吗？ajax调用或客户端数据绑定(bind)是否占
我刚刚开始戒掉ASP.NETUpdatePanels。我正在使用jQuery和jTemplates将Web服务的结果绑定(bind)到网格，一切正常。事情是这样的:我试图在刷新表格时显示微调器GIF(在ASP.NET中是UpdateProgress)我已经完成了所有工作，只是微调器被卡住了。为查看发生了什么，我尝试将微调器从更新进度div移出，并移到我可以一直看到它的页面上。它一直旋转直到刷新开始，并保持卡住状态直到刷新完成，然后再次开始旋转。不是您真正想要的“请稍候”微调器!这是在IE7中-还没有机会在其他浏览器中进行测试。有什么想法吗？ajax调用或客户端数据绑定(bind)是否占
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/资源列表Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCareMagic.com。icliniq-10k.患者和医生之间的真实的对话来自icliniq.comicliniq-10k。link.ChatDoctor的检查点，链接。Alpacalink.斯坦福大学羊驼数据的基本会话能力。羊驼链接。
本文提供了一个使用HuggingFace🤗Transformers在任意多语种语音识别(ASR)数据集上微调Whisper的分步指南。同时，我们还深入解释了Whisper模型、CommonVoice数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码，仅有少量解释的Notebook，可以参阅这个GoogleColab。目录简介在GoogleColab中微调Whisper准备环境加载数据集准备特征提取器、分词器和数据训练与评估构建演示应用结束语简介Whisper是一系列用于自动语音识别(automaticspeechrecognition，ASR)的预训练模型，它
前几天，Meta发布了LIMA大模型，在LLaMA-65B的基础上，无需使用RLHF，只用了1000个精心准备的样本数据进行微调，就达到了和GPT-4相媲美的程度。这激发了我探索LLaMA65B大模型的兴趣。之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA7B/13B模型参数上面进行微调，文本使用LoRA技术对LLaMA30B/65B大模型进行微调。相关代码放置在GitHub上面：llm-action。环境准备基础环境配置如下：操作系统:CentOS7CPUs:单个节点具有1TB内存的IntelCPU，物理CPU个数为64，每颗CPU核数为16GPUs:8卡A80080GBGPUsPython:3.
前言近期以chatgpt等文生成LLMS爆火，国内也逐渐开源了中文版的chatgpt，本文以清华大学开源的6b的chatglm为例，实践one-shot微调，设计prompt咒语在信息抽取领域的实验效果。1、场景描述给定一个JD的职位要求，需要从描述中抽取出相应的实体。例如：'职位要求：1、硕士以上学历。2、计算机相关专业。3、3年以上工作经验。4、熟练掌握python或者c++语言。5、有自然语言处理获奖经历优先'相应的schema的实体为：'学历要求':['硕士'],'专业要求':['计算机'],'工作年限要求':['3年以上'],'编程语言':['python','c++'],'加分项'
【报告】从GLM-130B到ChatGLM：大模型预训练与微调_哔哩哔哩_bilibili本报告为GLM技术团队成员在「NLG专委会真知论坛（GenTalk第7期）」的报告分享，报告中详细讲述了GLM-130B预训练过程，以及ChatGLM开发过程，并提出了几点大模型开发心得。本论坛另有复旦大学MOSS团队成员孙天祥的相关报告，可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1is4y1i7cZ,视频播放量4201、弹幕量7、点赞数198、投硬币枚数95、收藏人数445、转发人数79,视频作者ChatGLM,作者简介让机器像人一样思考，相关视频：ChatGLM部署完体
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