مقدمة البرنامج التعليمي

该教程仅需使用 RTX 4090 即可启动。 

يُعدّ MMed-Llama-3-8B نموذجًا لغويًا طبيًا متعدد اللغات واسع النطاق، طُوّر عام 2024 من قِبل فريق بحثي من جامعة شنغهاي جياو تونغ ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي. يُظهر هذا النموذج، الذي يحتوي على 8 معايير فقط، أداءً يُضاهي النماذج واسعة النطاق مثل GPT-4، ويتفوّق بشكل خاص في التطبيقات الطبية متعددة اللغات. تتوفر أوراق بحثية ذات صلة. نحو بناء نموذج لغوي متعدد اللغات للطبوقد نُشرت في مجلة Nature Communications.

تم بناء النموذج على أساسمجموعة طبية متعددة اللغات واسعة النطاق MMedCيحتوي النص الأصلي على ما يقرب من 25.5 مليار رمز مرتبط بالمجال الطبي بست لغات رئيسية: الإنجليزية والصينية واليابانية والفرنسية والروسية والإسبانية. تم إنشاء مجموعة MMedC لتوفير إمكانيات التكيف المجالي الانحداري التلقائي لنماذج اللغة واسعة النطاق للأغراض العامة.

نموذج MMed-Llama-3-8B في معيار MMedBenchإنه يتفوق على نماذج المصدر المفتوح الموجودة ويمكن مقارنته حتى بـ GPT-4 في بعض الجوانب. بالإضافة إلى ذلك، يظهر النموذج أيضًا قدرات قوية في مهام الإجابة على الأسئلة الطبية متعددة اللغات، مما يوضح فعاليته في التعامل مع الأسئلة الطبية غير الإنجليزية.

يعد هذا البرنامج التعليمي بمثابة برنامج تعليمي تجريبي لنشر النموذج بنقرة واحدة. يمكنك استنساخه مباشرة وفتح عنوان API لاستخدامه للاستدلال.

---

أمثلة التأثير

---

خطوات التشغيل

1. 在该项目右上角点击「克隆」，随后依次点击「下一步」即可完成：基本信息> 选择算力> 审核等步骤。最后点击「继续执行」即可在个人容器内开启本项目。

2. 等待容器资源分配完成后，可直接使用平台提供的 API 地址进行操作页面的访问（需要提前完成实名认证，此步无需打开工作空间）

3. 与模型进行对话

المناقشة والتبادل

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [تبادل الدروس] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓