Dies ist die Windows-App namens MedicalGPT, deren neueste Version als v1.6.0sourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens MedicalGPT mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS:
MedicalGPT
BESCHREIBUNG:
MedicalGPT trainiert das medizinische GPT-Modell mit ChatGPT-Trainingspipeline, Implementierung von Pretraining, Supervised Finetuning, Reward Modeling und Reinforcement Learning. MedicalGPT trainiert große medizinische Modelle, einschließlich sekundärer Vorschulung, überwachter Feinabstimmung, Belohnungsmodellierung und Verstärkungslerntraining.
Eigenschaften
- Die erste Stufe: PT (Continue PreTraining) inkrementelles Vortraining, wobei das GPT-Modell zweimal vorab auf umfangreichen Domänendokumentdaten trainiert wird, um Domänenwissen einzubringen
- Die zweite Stufe: SFT (Supervised Fine-Tuning) überwacht die Feinabstimmung, erstellt einen Befehls-Feinabstimmungsdatensatz und führt die Befehls-Feinabstimmung auf der Grundlage des Vortrainingsmodells durch, um die Befehlsabsichten auszurichten
- Die dritte Stufe: RM (Reward Model)-Belohnungsmodellmodellierung, Erstellung eines Datensatzes zur Bewertung menschlicher Präferenzen, Training des Belohnungsmodells zur Ausrichtung menschlicher Präferenzen, hauptsächlich das „HHH“-Prinzip, insbesondere „hilfreich, ehrlich, harmlos“.
- Die vierte Stufe: RL (Reinforcement Learning) basiert auf Human Feedback Reinforcement Learning (RLHF), wobei das Belohnungsmodell zum Trainieren des SFT-Modells verwendet wird, und das Generierungsmodell verwendet Belohnungen oder Strafen, um seine Strategie zu aktualisieren und so eine höhere Qualität und mehr zu generieren im Einklang mit den menschlichen Vorlieben
- Wir bieten eine einfache Gradio-basierte interaktive Weboberfläche
- Nachdem das Training abgeschlossen ist, laden wir nun das trainierte Modell, um die Wirkung des Modells bei der Textgenerierung zu überprüfen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/medicalgpt.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.