LLM específicos de dominio
Compilación completa de LLM personalizados para dominios e industrias específicos
Contexto
- Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han revolucionado el panorama del procesamiento del lenguaje natural, mostrando una destreza incomparable en una amplia gama de tareas, desde la simple generación de texto hasta la resolución de problemas complejos.
- A medida que el potencial de los LLM continúa desarrollándose, existe una demanda cada vez mayor de adaptar estos modelos a dominios e industrias específicos, garantizando que su amplia base de conocimientos esté en sintonía con los requisitos especializados.
- Este repositorio tiene como objetivo crear una base de datos de LLM de dominios específicos optimizados para diferentes sectores, desde atención médica y legal hasta finanzas y entretenimiento.
- Busca cerrar la brecha entre los LLM genéricos y las aplicaciones de nicho, mostrando herramientas que realmente comprenden y atienden los matices lingüísticos únicos y las demandas de conocimiento de diferentes industrias.
Contenido
- Biología
- Finanzas
- Cuidado de la salud
- Tecnologías de la información
- Telecomunicaciones
Biología
| Nombre | Tipo | Descripción | Manifestación | Papel | repositorio | Sitio |
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| ProtGPT2 | Pre-entrenado | LLM (con 738 millones de parámetros) específicamente para ingeniería y diseño de proteínas al recibir capacitación en el espacio de proteínas que genera secuencias de proteínas de novo siguiendo principios naturales. | ? | - | - | ? |
Finanzas
| Nombre | Tipo | Descripción | Manifestación | Papel | repositorio | Sitio |
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| BloombergGPT | Pre-entrenado | LLM de 50 mil millones de parámetros capacitado en una amplia gama de datos financieros (conjunto de datos de 363 mil millones de tokens) | - | ? | - | - |
| FinChat | ? | Herramienta de IA generativa para la investigación de inversiones, que ayuda a reducir en gran medida los requisitos de tiempo para la agregación, visualización y resúmenes de datos. | ? | - | - | ? |
| FinGPT | Afinado | Serie de LLM ajustados sobre modelos base (por ejemplo, Llama-2) con datos financieros abiertos | - | ? | ? | ? |
| FinMA | Afinado | LLM financiero de LLaMa de ajuste fino con datos de instrucción basados en finanzas con 136.000 muestras de datos | ? | ? | ? | - |
| Pregunta al Financial Times | ? | Herramienta LLM que permite a los usuarios hacer cualquier pregunta y recibir una respuesta utilizando el contenido del Financial Times (FT) publicado durante las últimas dos décadas. | ? | ? | - | - |
Cuidado de la salud
| Nombre | Tipo | Descripción | repositorio | Papel | Manifestación | Sitio |
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| Med-PaLM | Afinado | LLM de Google (perfeccionado utilizando PaLM como modelo base) diseñado para proporcionar respuestas de alta calidad a preguntas médicas. | - | ? | - | ? |
| Med-PaLM 2 | Afinado | Versión mejorada de Med-PaLM lanzada en marzo de 2023 por Google con rendimiento mejorado | ? | ? | ? | ? |
| FarmaciaGPT | Aprendizaje en contexto | Modelo GPT-4 junto con aprendizaje en contexto (enfoque de indicaciones dinámicas) que involucra datos de dominio específico | - | ? | - | - |
| RUSSELL-GPT | Afinado | LLM desarrollado por el Sistema de Salud de la Universidad Nacional de Singapur para mejorar la productividad de los médicos (p. ej., preguntas y respuestas médicas, resumen de notas de casos) | - | - | - | ? |
| PH-LLM | Afinado | El modelo de lenguaje grande de salud personal (PH-LLM) es una versión perfeccionada de Gemini, diseñada para generar conocimientos y recomendaciones para mejorar los comportamientos de salud personal relacionados con los patrones de sueño y fitness. | - | ? | - | ? |
Tecnología de la información (TI)
| Nombre | Tipo | Descripción | repositorio | Papel | Manifestación | Sitio |
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| BÚHO | Afinado | Un modelo de lenguaje grande para operaciones de TI ajustado en base a un conjunto de datos personalizado de Owl-Instruct con una amplia gama de información relacionada con TI | - | ? | - | - |
Telecomunicaciones
| Nombre | Tipo | Descripción | repositorio | Papel | Manifestación | Sitio |
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| TelecomGPT: un marco para construir modelos de lenguajes grandes específicos para telecomunicaciones | Afinado | LLM específico de telecomunicaciones que se puede utilizar para múltiples tareas posteriores en el dominio de las telecomunicaciones | - | ? | - | - |
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