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ऑनवर्क्स फ़ेविकॉन

लिनक्स के लिए मेडिकलजीपीटी डाउनलोड

उबंटू ऑनलाइन, फेडोरा ऑनलाइन या डेबियन ऑनलाइन में ऑनलाइन चलाने के लिए मेडिकलजीपीटी लिनक्स ऐप मुफ्त डाउनलोड करें

यह मेडिकलजीपीटी नाम का लिनक्स ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज को v1.6.0sourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

मेडिकलजीपीटी नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।

इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:

- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।

- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।

- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।

- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।

- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।

- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।

स्क्रीनशॉट

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मेडिकलजीपीटी


वर्णन

चैटजीपीटी प्रशिक्षण पाइपलाइन के साथ मेडिकलजीपीटी प्रशिक्षण मेडिकल जीपीटी मॉडल, प्रीट्रेनिंग, सुपरवाइज्ड फाइनट्यूनिंग, रिवॉर्ड मॉडलिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का कार्यान्वयन। मेडिकलजीपीटी बड़े मेडिकल मॉडल को प्रशिक्षित करता है, जिसमें माध्यमिक पूर्व-प्रशिक्षण, पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग, इनाम मॉडलिंग और सुदृढीकरण सीखने का प्रशिक्षण शामिल है।



विशेषताएं

  • पहला चरण: पीटी (प्रीट्रेनिंग जारी रखें) वृद्धिशील पूर्व-प्रशिक्षण, डोमेन ज्ञान को इंजेक्ट करने के लिए बड़े पैमाने पर डोमेन दस्तावेज़ डेटा पर जीपीटी मॉडल को दो बार पूर्व-प्रशिक्षित करना
  • दूसरा चरण: एसएफटी (सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग) ने फाइन-ट्यूनिंग का पर्यवेक्षण किया है, एक निर्देश फाइन-ट्यूनिंग डेटा सेट का निर्माण किया है, और निर्देश इरादों को संरेखित करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल के आधार पर निर्देश फाइन-ट्यूनिंग किया है।
  • तीसरा चरण: आरएम (इनाम मॉडल) इनाम मॉडल मॉडलिंग, एक मानव वरीयता रैंकिंग डेटा सेट का निर्माण, मानव प्राथमिकताओं को संरेखित करने के लिए इनाम मॉडल को प्रशिक्षित करना, मुख्य रूप से "एचएचएच" सिद्धांत, विशेष रूप से "सहायक, ईमानदार, हानिरहित"
  • चौथा चरण: आरएल (सुदृढीकरण सीखना) मानव प्रतिक्रिया सुदृढीकरण सीखने (आरएलएचएफ) पर आधारित है, जो एसएफटी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इनाम मॉडल का उपयोग करता है, और पीढ़ी मॉडल उच्च गुणवत्ता, अधिक उत्पन्न करने के लिए अपनी रणनीति को अद्यतन करने के लिए पुरस्कार या दंड का उपयोग करता है। मानवीय प्राथमिकताओं के अनुरूप
  • हम एक सरल ग्रैडियो-आधारित इंटरैक्टिव वेब इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं
  • प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, अब हम मॉडल जनरेटिंग टेक्स्ट के प्रभाव को सत्यापित करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल को लोड करते हैं


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर


श्रेणियाँ

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)

यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/medicalgpt.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।


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