Question Answering
Transformers
Safetensors
English
riad_disease_gpt
medical
disease
healthcare
text-generation
Instructions to use riad-hf/riad-diseases-gpt with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use riad-hf/riad-diseases-gpt with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("question-answering", model="riad-hf/riad-diseases-gpt")# Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("riad-hf/riad-diseases-gpt", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
riad-diseases-gpt
একটি লাইটওয়েট মেডিকেল প্রশ্ন-উত্তর মডেল যা রোগ সম্পর্কিত প্রশ্নের জন্য ট্রেন করা হয়েছে।
Model Details
- Model Type: Causal Language Model
- Language: English
- Parameters: 12.76M
- Architecture: Transformer (6 layers, 6 heads)
- Training Loss: 0.3378
- Vocab Size: 2500 (SentencePiece BPE)
- Context Length: 512 tokens
Usage
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Load model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("riad-diseases-gpt", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("riad-diseases-gpt", trust_remote_code=True)
# Generate answer
question = "What is dengue fever?"
answer = model.generate_text(tokenizer, question)
print(answer)
Training Data
কাস্টম মেডিকেল ডেটাসেট যেখানে আছে:
- সাধারণ রোগের তথ্য (ডেঙ্গু, ডায়াবেটিস, ম্যালেরিয়া, ইত্যাদি)
- লক্ষণ এবং চিকিৎসা
- প্রতিরোধের উপায়
Limitations
⚠️ গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতা:
- এই মডেলটি শুধুমাত্র শিক্ষামূলক উদ্দেশ্যে
- পেশাদার চিকিৎসা পরামর্শের বিকল্প নয়
- রোগ নির্ণয়ের জন্য ব্যবহার করা উচিত নয়
License
Apache 2.0
Citation
@misc{riad_disease_gpt,
author = {Your Name},
title = {Riad Disease GPT},
year = {2024},
publisher = {Hugging Face},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/riad-diseases-gpt}}
}
- Downloads last month
- 3