의료질문에 답변하는 llama 기반의 모델이 chatdoctor에 이어서 medalpaca라는 이름으로 출시되었습니다.
chatdoctor보다 dataset이 더 좋아졌습니다.
We will persistently update and refine the dataset, and we welcome everyone to contribute more 'grass' to Medical Meadow!
| Source | n items |
|---|---|
| ChatDoc large | 200000 |
| Wikidoc | 67704 |
| Stackexchange academia | 40865 |
| Anki flashcards | 33955 |
| Stackexchange biology | 27887 |
| Stackexchange fitness | 9833 |
| Stackexchange health | 7721 |
| Wikidoc patient information | 5942 |
| Stackexchange bioinformatics | 5407 |
다음은 벤치마크 결과입니다.
We are benchmarking all models on the USMLE self assessment, which is available at this link. Note, that we removed all questions with images, as our models are not multimodal.
| Model | Step1 | Step2 | Step3 |
|---|---|---|---|
| LLaMA 7b | 0.174 | 0.109 | nan |
| Alpaca 7b naive | 0.243 | 0.222 | 0.329 |
| Alpaca 7b LoRA | 0.261 | 0.264 | 0.266 |
| ChatDoctor | 0.187 | 0.185 | 0.148 |
| MedAlpaca 7b | 0.261 | 0.300 | 0.363 |
| MedAlpaca 7b LoRA 8bit | 0.196 | 0.209 | 0.185 |
| MedAlpaca 13b LoRA 8bit | 0.217 | 0.155 | 0.234 |
| MedAlpaca 30b LoRA 8bit | 0.315 | 0.327 | 0.355 |
*ChatDoctor 점수가 생각보다 높지 않네요.
https://huggingface.co/medalpaca
kbressem/medAlpaca: LLM finetuned for medical question answering (github.com)
공개여서 확장성이 어마어마합니다
아직 쓸만한 수준은 아니지만 openflamingo라고 그림도 인식가능한 llama기반 멀티모달 모델도 개발중입니다
앞으로 기대가 많이됩니다
비주류지만 일부 사용자들은 무료에 검열이 없는 다양한 llama 파생모델들에 열광할것 같고요