Med-PaLM
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una 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 progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Medicine, Language
- Compito
- Question answering
- Modello di base
- Flan-PaLM 540B
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra 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 farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record 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 è stato pubblicato da Google Research,National Library of Medicine,DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante July 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Government,Industry.
Funziona nel dominio di Medicine, Language, ed è registrato come eseguire il compito di question answering.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Flan-PaLM 540B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Med-PaLM — domande comuni
Med-PaLM— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Med-PaLM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 540B. "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). Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Med-PaLM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Research,National Library of Medicine,DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Government,Industry.
Med-PaLM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2023. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Med-PaLM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Medicine, Language, e viene registrato come gestire il compito di question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Med-PaLM— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.