Questa è l'app Windows denominata MedicalGPT la cui ultima versione può essere scaricata come v1.6.0sourcecode.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata MedicalGPT con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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GPT medico
DESCRIZIONE
Modello GPT medico di formazione MedicalGPT con pipeline di formazione ChatGPT, implementazione di Pretraining, Finetuning supervisionato, Reward Modeling e Reinforcement Learning. MedicalGPT addestra modelli medici di grandi dimensioni, tra cui la pre-formazione secondaria, la messa a punto supervisionata, la modellazione delle ricompense e la formazione con apprendimento di rinforzo.
Caratteristiche
- La prima fase: pre-addestramento incrementale PT (Continue PreTraining), pre-addestramento del modello GPT due volte su enormi dati di documenti di dominio per iniettare conoscenza del dominio
- La seconda fase: SFT (Supervised Fine-tuning) ha supervisionato la messa a punto, costruisce un set di dati di messa a punto delle istruzioni ed esegue la messa a punto delle istruzioni sulla base del modello di pre-addestramento per allineare le intenzioni delle istruzioni
- La terza fase: modellazione del modello di ricompensa RM (Reward Model), costruzione di un set di dati di classificazione delle preferenze umane, addestramento del modello di ricompensa per allineare le preferenze umane, principalmente il principio "HHH", in particolare "utile, onesto, innocuo"
- La quarta fase: RL (Reinforcement Learning) si basa sull'apprendimento di rinforzo tramite feedback umano (RLHF), utilizzando il modello di ricompensa per addestrare il modello SFT, e il modello di generazione utilizza premi o penalità per aggiornare la propria strategia al fine di generare qualità più elevata, più in linea con le preferenze umane
- Forniamo una semplice interfaccia web interattiva basata su Gradio
- Una volta completato l'addestramento, ora carichiamo il modello addestrato per verificare l'effetto del modello che genera testo
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può essere recuperata anche da https://sourceforge.net/projects/medicalgpt.mirror/. È stato ospitato su OnWorks per poter essere eseguito online in modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
