LaWGPT：基于中文法律知识的大语言模型

LaWGPT：基于中文法律知识的大语言模型 该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

WiNGPT：基于GPT的医疗垂直领域大模型，旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通，为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断

WiNGPT：基于GPT的医疗垂直领域大模型，旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通，为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务，提高诊疗效率和医疗服务质量。 核心功能： 医学知识问答：可以回答关于医学、健康、疾病等方面的问题，包括但不限于症状、治疗、药物、预防、检查等。 自然语言理解：理解医学术语、病历等医疗文本信息，提供关键信息抽取和归类 多轮对话：可扮演各种医疗专业角色如医生与用户进行对话，根据上下文提供更加准确的答案。 多任务支持：支持32项医疗任务，八大医疗场景18个子场景。 模型架构：基于Transformer的70亿参数规模大语言模型, 采用RoPE相对位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm，训练采用Qwen-7b1作为基础预训练模型。 主要特点： 高准确度：基于大规模医疗语料库训练，具有较高的准确率和较低的误诊可能性。 场景导向：针对不同的医疗场景和真实需求进行专门优化和定制，更好的服务应用落地。 迭代优化：持续搜集和学习最新的医学研究，不断提高模型性能和系统功能。 | 下载地址： |

: 开源的中英双语LLaMA模型，具有增强的推理能力。通过扩充中文词表和利用任务型数据进行训练，提升了理解和推理能力。

: 开源的中英双语LLaMA模型，具有增强的推理能力。通过扩充中文词表和利用任务型数据进行训练，提升了中文理解和推理能力。 在评测中，BiLLa在中英语言建模和推理任务上表现出色，优于其他模型，并与ChatGLM-6B相比在解题和代码得分方面更高。开发者可以使用BiLLa-7B-LLM和BiLLa-7B-SFT模型，并可通过提供的工具进行模型权重的还原和使用。评测结果显示，BiLLa在语言建模和各种问题类型上取得了良好的性能

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