医疗方面的GPT，开源！

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MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、 RLHF(奖 励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。

镜像源代码：

http://www.gitpp.com/gitppai/medicalgpt

MedicalGPT是一个基于OpenAI的GPT-3架构或LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA），专为医疗领域定制。该项目旨在通过理解和生成医学相关的文本，提供智能化的辅助诊断、咨询和知识检索服务。

MedicalGPT的核心是GPT-3模型，这是一个大规模的Transformer架构，能够理解并生成各种长度和复杂度的文本。在医疗领域的应用中，它经过大量的医学文献、临床报告等数据的预训练，具备了对专业术语和概念的理解能力。此外，MedicalGPT支持多轮对话，可以理解上下文，进行连续问答，为用户提供流畅的对话体验。

为了训练MedicalGPT，项目团队采用了包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练在内的四阶段训练方法。具体来说，MedicalGPT的V1版本发布了一个基于Ziya-LLaMA-13B-v1模型的中文医疗LoRA模型，通过SFT微调提升了医疗问答效果，并发布了微调后的LoRA权重。

在健康医疗领域中，GPT可以作为一个智能医疗助手，为患者提供个性化的医疗服务，如医学咨询、病症诊断、健康建议等。与传统的医生问诊相比，GPT可以随时随地提供服务，而且能够处理大量患者提问，解决医生客观时间不足的难题。此外，GPT还可以通过诊断病症、预测疾病、管理健康等方面进行分析和建议，进一步推动健康医疗领域的数字化升级。

要运行MedicalGPT，需要一定的技术环境，如Python环境和PyTorch库。用户可以通过conda命令创建名为medicalgpt的虚拟环境，并安装相应版本的Python。然后，从MedicalGPT的仓库下载源码和模型，按照指示进行安装和配置。

演示

比如可以输入“小孩发烧怎么办”

又或者咨询痤疮或者青春痘等