AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)

Zárt súlyok Google DeepMind,Google Research 340B Paraméterek April 2025

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Google DeepMind,Google Research
Szervezet típusa
Industry,Industry
Ország
United States of America
Közölt
9 April 2025
Szerzők
Tao Tu, Mike Schaekermann, Anil Palepu, Khaled Saab, Jan Freyberg, Ryutaro Tanno, Amy Wang, Brenna Li, Mohamed Amin, Yong Cheng, Elahe Vedadi, Nenad Tomasev, Shekoofeh Azizi, Karan Singhal, Le Hou, Albert Webson, Kavita Kulkarni, S. Sara Mahdavi, Christopher Semturs, Juraj Gottweis, Joelle Barral, Katherine Chou, Greg S. Corrado, Yossi Matias, Alan Karthikesalingam, Vivek Natarajan

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Medicine, Language
Feladat
Medical diagnosis, Language modeling/generation, Question answering, Chat
Alapmodell
PaLM 2

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
340B

Supposedly same amount of parameters as Palm 2 Large

Képzési adatok
tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás
7.3 × 10²⁴ FLOP

Assuming negligible fine-tune compute base model (Palm 2): 7.34e+24 FLOP

Hogyan jött létre
Comparison with other models

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Closed — provider access only
Modell hozzáférés
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

"AMIE is an LLM-based research AI system for diagnostic dialogue. We are not making the model code and weights open source owing to the safety implications of unmonitored use of such a system in medical settings. In the interest of responsible innovation, we will be working with research partners, regulators and providers to validate and explore safe onward uses of AMIE. For reproducibility, we have documented technical deep learning methods while keeping the paper accessible to a clinical and g…

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Valószínűleg 10²³ FLOP felett
Yes
Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Towards conversational diagnostic artificial intelligence
Utoljára frissítve
11 February 2026

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) ki lett adva által Google DeepMind,Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Industry.

Működik a területen a Medicine, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása medical diagnosis, Language modeling/generation, Question answering, Chat.

Ez alapoz. PaLM 2. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 7.3 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Válaszok

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) — gyakori kérdések

01

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

02

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 340B. Supposedly same amount of parameters as Palm 2 Large. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

03

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— Ki készítette ezt?

Kiadta Google DeepMind,Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.

04

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2025.

05

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— Mire használják?

Működik a területen a Medicine, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot medical diagnosis, Language modeling/generation, Question answering, Chat. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

06

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 7.3 × 10²⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

07

AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 11 February 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..