AP
Apollo-7B
基础大模型Apollo-7B
发布时间: 2024-03-07更新于: 2024-03-13 09:29:47586
模型参数
70亿
上下文长度
2K
中文支持
支持
推理能力
Apollo-7B 是由 个人 发布的 AI 模型，发布时间为 2024-03-07，定位为 基础大模型，参数规模约为 70亿，上下文长度为 2K，模型文件大小约 34GB，采用 Apache 2.0 许可。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Apollo-7B
模型基本信息
推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
2K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
基础大模型
输入/输出模态
暂无数据
发布时间
2024-03-07
模型文件大小
34GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
70亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Apollo-7B
开源和体验地址
代码开源状态
预训练权重开源
Apache 2.0- 免费商用授权
Apollo-7B
官方介绍与博客
官方论文
暂无官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Apollo-7B
API接口信息
接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
Apollo-7B
评测结果
当前尚无可展示的评测数据。
和其他模型对比
暂时没有为该模型整理的相关对比页面。
想自定义其他组合？打开对比工具
Apollo-7B
发布机构
个人
查看发布机构详情 Apollo-7B
模型解读
尽管庞大的全球医学知识库以英语为主，但当地语言对于提供量身定制的医疗保健服务至关重要，尤其是在医疗资源有限的地区。为了将医学人工智能的进步推广到更广泛的人群中，我们致力于开发六种使用最广泛的语言的医学 LLM，涵盖全球 61 亿人口。最终，我们创建了 ApolloCorpora 多语种医疗数据集和 XMedBench 基准。在多语言医疗基准测试中，已发布的 Apollo 模型在各种相对较小的规模（即 0.5B、1.8B、2B、6B 和 7B）下，在同等规模的模型中取得了最佳性能。特别是阿波罗-7B，它是最大可达 70B 的最先进的多语言医学 LLM。此外，这些精简模型还可用于提高大型模型的多语言医疗能力，而无需以代理调整的方式进行微调。我们将开源训练语料、代码、模型权重和评估基准。
DataLearner 官方微信
欢迎关注 DataLearner 官方微信，获得最新 AI 技术推送
