PMC-LLaMA
نموذج LLaMA طبي مُدرَّب على 4.8 مليون ورقة من PubMed Central
مدعوم بمنصة Dr7.ai للذكاء الاصطناعي الطبي
PMC-LLaMA نموذج لغوي طبي مفتوح من جامعة شنغهاي جياو تونغ ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي. يواصل التدريب المسبق لـ LLaMA على 4.8 مليون ورقة طبية حيوية و30,000 كتاب طبي، ثم يُضبط بالتعليمات للإجابة عن الأسئلة الطبية والحوار.
جرّب أسئلة وأجوبة طبية بأسلوب PMC-LLaMA
اطرح أسئلة بنمط USMLE أو أسئلة سريرية — يعرض هذا العرض التوضيحي الاستدلال الطبي المستند إلى الأدبيات العلمية الذي بُني PMC-LLaMA من أجله.
جرب نماذج أخرى
عرض الكلPMC-LLaMA عرض توضيحي
جرّب الذكاء الاصطناعي الطبي المتقدم
أطلق الإمكانات الكاملة لـ PMC-LLaMA
احصل على أسئلة وأجوبة طبية غير محدودة وسياق أطول ووصول إلى API لسير عمل التحضير للامتحانات والأبحاث.
ما هو PMC-LLaMA؟
PMC-LLaMA هو نموذج لغوي طبي كبير مفتوح المصدر طوّره باحثون في جامعة شنغهاي جياو تونغ ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي (Wu et al., 2023, "PMC-LLaMA: Towards Building Open-source Language Models for Medicine"). وهو متاح بحجمَي 7B و13B.
يجري التدريب على مرحلتين. أولًا، يُستكمل التدريب المسبق لـ LLaMA على 4.8 مليون ورقة طبية حيوية من PubMed Central إضافةً إلى 30,000 كتاب طبي (مجموعة MedC-K)، لينتج "MedLLaMA". ثانيًا، يُضبط النموذج بالتعليمات على MedC-I — أسئلة وأجوبة طبية وتعليلات ومحادثات — ليصبح PMC-LLaMA.
أفاد نموذج 13B بتحقيق 56.4% في MedQA (USMLE)، و56.0% في MedMCQA، و77.9% في PubMedQA، متقدمًا على النماذج الطبية المفتوحة السابقة ومنافسًا لـ ChatGPT آنذاك في هذه المعايير. وهو نموذج بحثي: ليس جهازًا طبيًا، وتتطلب إجاباته تحققًا من الخبراء.
التحسين لاختبار USMLE
صدر عام 2023 من جامعة شنغهاي جياو تونغ ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي (Wu et al.)
أوزان مفتوحة على Hugging Face (axiong/PMC_LLaMA_13B)؛ تسري شروط ترخيص LLaMA
الميزات الرئيسية
حقن المعرفة من الأدبيات الطبية الحيوية
القدرات الأساسية
الإجابة عن الأسئلة الطبية بنمط USMLE
تدريب مسبق مستمر على 4.8 مليون ورقة من PubMed Central
30,000 كتاب طبي ضمن مجموعة التدريب المسبق
ضبط بالتعليمات على أسئلة وأجوبة طبية وتعليلات وحوارات
متاح بحجمَي 7B و13B من المعاملات
أوزان مفتوحة للاستخدام البحثي
نتائج قوية في PubMedQA وMedMCQA بالنسبة لنموذج مفتوح
يعمل على وحدة GPU واحدة عالية الذاكرة
معايير الأداء
نتائج أوردتها ورقة PMC-LLaMA لنموذج 13B (لم يقِسها Dr7.ai)
MedQA (USMLE)
56.4%أسئلة بنمط امتحان الترخيص الطبي الأمريكي
MedMCQA
56.0%أسئلة امتحانات القبول الطبي في الهند
PubMedQA
77.9%الإجابة عن الأسئلة في الأدبيات الطبية الحيوية
مجموعة التدريب المسبق
4.8M ورقة بحثيةإضافةً إلى 30 ألف كتاب (MedC-K)، تليها بيانات التعليمات MedC-I
حالات الاستخدام
أبحاث الذكاء الاصطناعي الطبي
نموذج أساس مفتوح لدراسة التدريب المسبق المتكيّف مع المجال في الطب.
دعم المعرفة السريرية
إجابات مستندة إلى الأدبيات العلمية عن الأسئلة السريرية لمراجعتها من قِبل المختصين.
التعليم الطبي
أسئلة تدريبية بنمط USMLE مع الشروح.
كيفية استخدام PMC-LLaMA
أوزان مفتوحة بحجم 7B / 13B
احصل على الأوزان
حمّل نقاط الحفظ 7B أو 13B من Hugging Face باستخدام transformers. تسري شروط ترخيص LLaMA.
خيارات التكامل
استخدمه نموذجًا للمحادثة أو للأسئلة والأجوبة، أو واصل ضبطه الدقيق على بياناتك الخاصة.
- • الإجابة عن الأسئلة الطبية
- • توليد أسئلة بنمط الامتحانات
- • ضبط دقيق إضافي على بيانات المؤسسة
- • نموذج أساس لأبحاث النماذج اللغوية الطبية
اعتبارات النشر
خطّط للخصوصية والتحقق والإشراف البشري قبل استخدام PMC-LLaMA في أي سياق قريب من بيانات المرضى.
- • إزالة الهوية من البيانات والامتثال لـ HIPAA / GDPR
- • التحقق باستخدام بيانات مؤسستك قبل الاستخدام
- • إشراك طبيب مرخّص في مراجعة كل مخرَج
- • توثيق القيود والاستخدام المقصود للمدققين
اعتبارات مهمة
التحقق السريري مطلوب
PMC-LLaMA نموذج بحثي. يجب أن يراجع مخرجاتِه مختصون مؤهلون في الرعاية الصحية قبل أي استخدام سريري.
الامتثال التنظيمي
النموذج ليس جهازًا طبيًا حاصلًا على إجازة أو موافقة من الجهات التنظيمية. تأكد من الامتثال للوائح الرعاية الصحية المحلية وقواعد حماية البيانات (مثل HIPAA وGDPR) قبل النشر.
PMC-LLaMA مقارنةً بالنماذج اللغوية الطبية الأخرى
موقع نموذج طبي مفتوح بحجم 13B بين النماذج الأخرى
PMC-LLaMA
نموذج LLaMA طبي مفتوح (SJTU / Shanghai AI Lab)
- ✓أوزان مفتوحة بأحجام عملية 7B / 13B
- ✓مُدرَّب مسبقًا على ملايين الأوراق الطبية الحيوية الحقيقية
- ✓مضبوط بالتعليمات للأسئلة والأجوبة الطبية والحوار
- ✓نتائج قوية في المعايير بين النماذج المفتوحة عند الإصدار
- ✓يعمل على وحدة GPU واحدة عالية الذاكرة
- ✓وصفة تدريب شفافة من مرحلتين
الأبحاث والأنشطة التعليمية التي تحتاج إلى نموذج لغوي طبي مفتوح مستند إلى الأدبيات العلمية
نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية الأخرى
أوجه المقارنة
- ×النماذج اللغوية العامة (GPT-4 وGemini) أقوى في الاستدلال المفتوح لكنها مغلقة ومكلفة
- ×النماذج المفتوحة الأكبر (Meditron-70B وMedGemma-27B) تتطلب ذاكرة GPU أكبر بكثير
- ×النماذج النصية فقط لا تستطيع التعامل مع الصور
- ×مصنِّفات الصور فقط لا تستطيع شرح نتائجها باللغة
- ×المنتجات التجارية خضعت للتحقق لكنها غير قابلة للفحص
- ×معظم البدائل تنشر عددًا أقل من المعايير القابلة لإعادة الإنتاج
اختر حسب نوع البيانات (نص أم صورة)، والترخيص، والعتاد المتوفر لديك فعلًا
الأسئلة الشائعة
أسئلة شائعة حول PMC-LLaMA
من طوّر PMC-LLaMA؟
باحثون في جامعة شنغهاي جياو تونغ ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي (Wu et al., 2023). وهو ليس نموذجًا من Stanford أو Google.
على ماذا دُرّب PMC-LLaMA؟
4.8 مليون ورقة من PubMed Central و30,000 كتاب طبي للتدريب المسبق المستمر، ثم بيانات أسئلة وأجوبة طبية وتعليلات وحوارات للضبط بالتعليمات.
ما نتائج PMC-LLaMA في أسئلة USMLE؟
يفيد نموذج 13B بتحقيق 56.4% في MedQA (USMLE)، و56.0% في MedMCQA، و77.9% في PubMedQA.
هل يمكنني تشغيل PMC-LLaMA محليًا؟
نعم. يعمل نموذج 13B على وحدة GPU واحدة عالية الذاكرة، ونموذج 7B على عتاد استهلاكي مع التكميم.
هل يشغّل هذا العرض التوضيحي PMC-LLaMA نفسه؟
يستخدم العرض التوضيحي المساعد الطبي من Dr7.ai لعرض أسئلة وأجوبة طبية مستندة إلى الأدبيات العلمية. للحصول على النموذج نفسه، استخدم الأوزان المفتوحة.