Med-PaLM
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google Research,National Library of Medicine,DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry,Government,Industry
- Paese
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 12 July 2023
- Autori
- 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…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Medicine, Language
- Compito
- Question answering
- Base model
- Flan-PaLM 540B
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 540B
- Dati di addestramento
- tokens
"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)
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
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Large language models encode clinical knowledge
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Med-PaLM was published by Google Research,National Library of Medicine,DeepMind, in United States of America, in July 2023. The organisation is categorised as industry,Government,Industry.
It works in Medicine, Language, and is recorded as doing question answering.
Its starting point was Flan-PaLM 540B — most models at this scale are adapted from an existing base rather than built from nothing.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Risposte
Med-PaLM — Domande frequenti
Is Med-PaLM open source?
No. Med-PaLM has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Med-PaLM have?
Med-PaLM has 540B parameters. "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). 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.
Who created Med-PaLM?
Med-PaLM was published by Google Research,National Library of Medicine,DeepMind, based in United States of America, categorised as industry,Government,Industry.
When was Med-PaLM released?
Med-PaLM was published in July 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 used for?
Med-PaLM works in Medicine, Language, and is recorded as handling question answering. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Med-PaLM?
None. Med-PaLM 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.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.