Med-PaLM 2
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Google Research,DeepMind
- Tipo de organización
- Industry,Industry
- País
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 16 May 2023
- Autores
- 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…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Medicine, Language
- Tarea
- Question answering
- Modelo base
- PaLM 2
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 340B
- Datos de entrenamiento
- 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
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Registrar confianza
- 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."
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Med-PaLM 2 was published by Google Research,DeepMind, in United States of America, in May 2023. industry,Industry is the category the publisher falls under.
It works in Medicine, Language, and is recorded as doing question answering.
It is derived from PaLM 2 rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
It was trained on about 16,020,450 tokens of text.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Respuestas
Med-PaLM 2 — Preguntas frecuentes
Who created Med-PaLM 2?
Med-PaLM 2 was published by Google Research,DeepMind, based in United States of America, categorised as industry,Industry.
When was Med-PaLM 2 released?
Med-PaLM 2 was published in May 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Med-PaLM 2 used for?
Med-PaLM 2 works in Medicine, Language, and is recorded as handling question answering. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Med-PaLM 2?
None. Med-PaLM 2 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Med-PaLM 2 open source?
No. Med-PaLM 2 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Med-PaLM 2 have?
Med-PaLM 2 has 340B parameters. from PaLM 2. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.