Med-PaLM

Uzavřené váhy Google Research,National Library of Medicine,DeepMind 540B parametry July 2023

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Google Research,National Library of Medicine,DeepMind
Typ organizace
Industry,Government,Industry
Země
United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publikováno
12 July 2023
Autoři
Karan Singhal, Shekoofeh Azizi, Tao Tu, S. Sara Mahdavi, Jason Wei, Hyung Won Chung, Nathan Scales, Ajay Tanwani, Heather Cole-Lewis, Stephen Pfohl, Perry Payne, Martin Seneviratne, Paul Gamble, Chris Kelly, Abubakr Babiker, Nathanael Schärli, Aakanksha Chowdhery, Philip Mansfield, Dina Demner-Fushman, Blaise Agüera y Arcas, Dale Webster, Greg S. Corrado, Yossi Matias, Katherine Chou, Juraj Gottwe…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Medicine, Language
Úkol
Question answering
Základní model
Flan-PaLM 540B

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
540B

"We performed instruction prompt tuning on Flan-PaLM 540B with a soft prompt length of 100 to produce Med-PaLM. We froze the rest of the model, and used an embedding dimension of 18432 as in PaLM [1], which resulted in 1.84M trainable parameters." (from supplementary materials)

Výcviková data
tokens

from supplementary materials "We used a batch size of 32 across all runs and ran training for 200 steps." they also mention average question length of 25 words, but I am not sure if that applies to all datapoints MedMCQA (https://proceedings.mlr.press/v174/pal22a/pal22a.pdf, Table 2) has on average 12.77+ 2.69+67.52 = 82.98 tokens per datapoint

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Unreleased

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Large language models encode clinical knowledge
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

Med-PaLM byl zveřejněn Google Research,National Library of Medicine,DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Government,Industry.

funguje v oblasti Medicine, Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Flan-PaLM 540B. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Odpovědi

Med-PaLM — běžné otázky

01

Med-PaLM— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

02

Med-PaLM— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 540B. "We performed instruction prompt tuning on Flan-PaLM 540B with a soft prompt length of 100 to produce Med-PaLM. We froze the rest of the model, and used an embedding dimension of 18432 as in PaLM [1], which resulted in 1.84M trainable parameters." (from supplementary materials). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

03

Med-PaLM— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google Research,National Library of Medicine,DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Government,Industry.

04

Med-PaLM— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

Med-PaLM— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Medicine, Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol question answering. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

06

Med-PaLM— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.