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测试评估结果正在路上... 第二个epoch的模型也正在路上...

在2张A800-80G上,

基于SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain, 在llamafactory框架上,

使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了1个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).

在不出现明显指令丢失或灾难性遗忘的前提下,使模型具备以下能力:

  1. 具有将文言文/古文翻译为现代文的能力, 以加强对于中医典籍的理解与使用.
  2. 具有向主流派别执业医生靠拢的临床诊断逻辑与推方能力, 可以理解输入的患者情况并进行判断与分析.
  3. 具有良好的中医知识问答能力, 可以针对中医领域的知识点进行全面且可靠的解答.
  4. 加强模型面向中医术语的基础nlp能力, 可以更好的赋能如中医命名实体识别, 关系抽取, 关联性分析, 同义实体消岐, 拼写检查与纠错等通用功能.

P.S.: 模型并没有进行任何identify的植入

可选Instruction:

将输入的古文翻译成现代文。
请为输入的现代文找到其对应的古文原文与出处。
基于输入的患者医案记录,直接给出你的证型诊断,无需给出原因。
基于输入的患者医案记录,直接给出你的疾病诊断,无需给出原因。
基于输入的患者医案记录,直接给出你认为的方剂中药组成。
基于输入的患者医案记录,直接给出你认为的【治疗方案】{可多选}∈["中药", "成药", "方剂"],和【诊断】{可多选}∈["证型", "治法", "西医诊断", "中医诊断"]:
epoch 1: 
    "num_input_tokens_seen": 1649269888,
    "total_flos": 3298213988794368.0,
    "train_loss": 1.0691444667014194,
    "train_runtime": 587389.2072,
    "train_samples_per_second": 3.483,
    "train_steps_per_second": 0.016

image/png

llamafactory-cli train \
    --stage sft \
    --do_train True \
    --model_name_or_path {SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain} \
    --preprocessing_num_workers 16 \
    --finetuning_type full \
    --template default \
    --flash_attn auto \
    --dataset_dir {dataset_dir} \
    --dataset SFT_medicalKnowledge_source1_548404,SFT_medicalKnowledge_source2_99334,SFT_medicalKnowledge_source3_556540,SFT_nlpDiseaseDiagnosed_61486,SFT_nlpSyndromeDiagnosed_48665,SFT_structGeneral_310860,SFT_structPrescription_92896,_SFT_traditionalTrans_1959542.json,{BAAI/COIG},{m-a-p/COIG-CQIA} \
    --cutoff_len 1024 \
    --learning_rate 5e-05 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --max_samples 1000000 \
    --per_device_train_batch_size 28 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 1 \
    --save_steps 1000 \
    --warmup_steps 0 \
    --optim adamw_torch \
    --packing False \
    --report_to none \
    --output_dir {output_dir} \
    --bf16 True \
    --plot_loss True \
    --ddp_timeout 180000000 \
    --include_num_input_tokens_seen True \
    --deepspeed cache/ds_z3_offload_config.json
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Safetensors
Model size
7.07B params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for SylvanL/ChatTCM-7B-SFT

Base model

Qwen/Qwen2-7B
Finetuned
(1)
this model

Dataset used to train SylvanL/ChatTCM-7B-SFT