Med-PaLM 2
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,DeepMind
- Typ organizace
- Industry,Industry
- Země
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 16 May 2023
- Autoři
- Karan Singhal, Tao Tu, Juraj Gottweis, Rory Sayres, Ellery Wulczyn, Le Hou, Kevin Clark, Stephen Pfohl, Heather Cole-Lewis, Darlene Neal, Mike Schaekermann, Amy Wang, Mohamed Amin, Sami Lachgar, Philip Mansfield, Sushant Prakash, Bradley Green, Ewa Dominowska, Blaise Aguera y Arcas, Nenad Tomasev, Yun Liu, Renee Wong, Christopher Semturs, S. Sara Mahdavi, Joelle Barral, Dale Webster, Greg S. Corra…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Medicine, Language
- Úkol
- Question answering
- Základní model
- PaLM 2
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 340B
- Výcviková data
- 16,020,450 tokens
from PaLM 2
Dataset Count Mixture ratio MedQA 10,178 37.5% MedMCQA 182,822 37.5% LiveQA 10 3.9% MedicationQA 9 3.5% HealthSearchQA 45 17.6% 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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
https://paperswithcode.com/sota/question-answering-on-medqa-usmle "Med-PaLM 2 scored up to 86.5% on the MedQA dataset, improving upon Med-PaLM by over 19% and setting a new state-of-the-art. We also observed performance approaching or exceeding state-of-the-art across MedMCQA, PubMedQA, and MMLU clinical topics datasets."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Med-PaLM 2 byl zveřejněn Google Research,DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Industry.
funguje v oblasti Medicine, Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol question answering.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z PaLM 2. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Jak bylo trénováno
Bylo to trénováno na korpusu asi 16,020,450 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
Med-PaLM 2 — běžné otázky
Med-PaLM 2— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google Research,DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.
Med-PaLM 2— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Med-PaLM 2— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Medicine, Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Med-PaLM 2— 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.
Med-PaLM 2— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Med-PaLM 2— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 340B. from PaLM 2. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.