Med-PaLM 2
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Google Research,DeepMind
- Type d'organisation
- Industry,Industry
- Pays
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 16 May 2023
- Auteurs
- 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…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Medicine, Language
- Tâche
- Question answering
- Modèle de base
- PaLM 2
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 340B
- Données d'entraînement
- 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
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- 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."
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
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.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Comment il a été entraîné
It was trained on about 16,020,450 tokens of text.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Réponses
Med-PaLM 2 — Questions fréquentes
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 fonctionne dans la Médecine, la Langue et est enregistré comme traitant de la réponse aux questions. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une frontière stricte.
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.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.