使用场景

医生使用Diabetica-7B为糖尿病患者提供个性化治疗建议。

研究人员利用Diabetica-7B分析糖尿病相关的大规模文本数据。

患者通过与Diabetica-7B交互，获取日常饮食和运动的建议。

产品特色

高性能的领域特定模型，相比之前的通用大型语言模型，在糖尿病相关任务上表现更优。

可复现的框架，提供了使用开源模型、特定疾病数据集和微调技术创建专业医疗大型语言模型的详细方法。

全面的评估，设计了全面的基准测试和临床试验来验证模型在临床应用中的有效性。

模型参数达到7.62亿，使用BF16张量类型。

支持多种糖尿病相关任务，包括但不限于诊断、治疗建议、药物管理等。

模型基于'Qwen/Qwen2-7B'进行微调，经过两次微调，提高了模型在特定任务上的表现。

使用教程

访问Hugging Face模型库并找到Diabetica-7B模型。

下载并安装必要的库和依赖，例如Transformers和PyTorch。

加载模型和分词器，指定模型路径。

定义一个函数，输入相关内容，模型将生成响应。

通过编写提示（prompt），调用函数获取模型输出。

分析模型的输出，根据输出结果进行相应的操作或决策。