【浙江大学大模型系列】启真医疗大模型(国内大模型)
启真大模型是一款专注于医疗领域的AI大模型,它坚持“数据+知识双轮驱动”的技术路线,通过大模型技术和医学知识库的紧密结合,致力于推动大模型技术在医疗行业的落地和应用实践。

启真大模型的特点在于其强大的数据整合能力和医学知识库的支持。该模型已经实现了从6B(60亿)到13B(130亿)的数据训练规模,涵盖了13万多项药品知识及药品说明书、1万多项疾病知识、2万多份指南文档、4千多项手术知识内容、2千多项检查检验知识、2千多份评估表内容,以及百万级的医患问答数据。这些数据为启真大模型提供了丰富的医学知识和应用场景,使其能够更好地理解和处理医疗领域的问题。
在功能方面,启真大模型在医学数据治理、医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策辅助支持系统等方面都有出色的表现。例如,它可以通过分析病历数据,为医生提供临床决策支持,帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。此外,启真大模型还可以自动生成病历,减轻医生的工作负担,提高医疗效率。
在实际应用中,启真大模型已经在浙江省多家大型三甲医院及区域成功进行试点应用,取得了可喜的应用效果。未来,启真大模型将继续扩大试点应用范围,在扩充边缘AI支持的品类的同时,最终打通从云到边的AI全链路,形成整体解决方案,向全国推广。
总之,启真大模型是一款功能强大、数据丰富、应用广泛的医疗领域AI大模型,它有望为医疗行业的发展带来革命性的变革。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。点击下方蓝色字 即可免费领取↓↓↓
**读者福利 |** 👉2024最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享 **(安全链接,放心点击)**)** **(安全链接,放心点击)**

第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】或点击下方蓝色字 即可免费领取↓↓↓
**读者福利 |** 👉2024最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享 **(安全链接,放心点击)**)** **(安全链接,放心点击)**

相关文章:
【浙江大学大模型系列】启真医疗大模型(国内大模型)
启真大模型是一款专注于医疗领域的AI大模型,它坚持“数据知识双轮驱动”的技术路线,通过大模型技术和医学知识库的紧密结合,致力于推动大模型技术在医疗行业的落地和应用实践。 启真大模型的特点在于其强大的数据整合能力和医学知识库的支持。…...
NestJS 项目中如何使用 class-validator 进行数据验证
前言 在现代Web开发中,数据验证是必不可少的一环,它不仅能够确保数据的准确性,还能提高系统的安全性。在使用NestJS框架进行项目开发时,class-validator与class-transformer这两个库为我们提供了方便的数据验证解决方案。 本文将…...
【AI抠图整合包及教程】Meta SAM2:引领图像和视频分割技术的新纪元
在人工智能的浪潮中,Meta公司再次以Segment Anything Model 2(SAM 2)引领了图像和视频分割技术的新纪元。SAM 2的发布不仅为计算机视觉领域的研究和发展注入了新的活力,还预示着这一技术将在多个行业中找到广泛的应用场景。这一创…...
小菜家教平台(三):基于SpringBoot+Vue打造一站式学习管理系统
目录 前言 今日进度 详细过程 相关知识点 前言 昨天重构了数据库并实现了登录功能,今天继续进行开发,创作不易,请多多支持~ 今日进度 添加过滤器、实现登出功能、实现用户授权功能校验 详细过程 一、添加过滤器 自定义过滤器作用&…...
ArcGIS/QGIS按掩膜提取或栅格裁剪后栅格数据的值为什么变了?
问题描述: 现有一栅格数据,使用ArcGIS或者QGIS按照矢量边界进行按掩膜提取或者栅格裁剪以后,其值的范围发生了变化,如下: 可以看到,不论是按掩膜提取还是进行栅格裁剪后,其值的范围均与原来栅…...
Linux的基本指令(一)
1.ls指令 功能:对于目录,该命令列出该目录下的所有子目录与文件。对于文件,将列出文件名以及信息。 常用选项: -a列出目录下的所有文件,包括以 . 开头的隐含文件。 -l列出文件的详细信息 举例: rooti…...
python导入包失败 in <module> import pandas as pd
如果安装不成功就更新一下pip python.exe -m pip install --upgrade pip 再删掉原来的pandas pip uninstall pandas 再安装一次 pip install pandas...
不惧风雨,硬核防护!雷孜LaCie小金刚三防移动硬盘颠覆认知
不惧风雨,硬核防护!雷孜LaCie小金刚三防移动硬盘颠覆认知 哈喽小伙伴们好,我是Stark-C~ 说到移动硬盘大家潜意识的认为是一件很娇贵的数码产品,很怕湿,摔不得。所以我们在使用传统移动硬盘的时候不能摔,远…...
Yocto 项目下通过网络更新内核、设备树及模块
Yocto 项目下通过网络更新内核、设备树及模块 前言 在 Yocto 项目的开发过程中,特别是在进行 BSP(Board Support Package)开发时,经常需要调整特定软件包的版本,修改内核、设备树以及内核模块。然而,每次…...
Scheduled Sampling工作原理【小白记笔记】
Scheduled Sampling(计划采样)是一种在序列生成任务中用于逐步引导模型的训练策略。该方法最早由 Bengio 等人在 2015 年提出,主要用于解决序列到序列(sequence-to-sequence)模型中的曝光偏差(exposure bia…...
C++:C++的IO流
目录 一.C标准IO流 1.operator bool 二.C文件IO流 1.文件读取 ifstream (1)ifstream继承istream (2)ifstream 构造函数 (3)ifstream,get读取整个文件 (4)>&g…...
「QT」几何数据类 之 QLine 整型直线类
✨博客主页何曾参静谧的博客📌文章专栏「QT」QT5程序设计📚全部专栏「VS」Visual Studio「C/C」C/C程序设计「UG/NX」BlockUI集合「Win」Windows程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「PK」Parasolid…...
day58 图论章节刷题Part09(dijkstra(堆优化版)、Bellman_ford 算法)
dijkstra(堆优化版) 朴素版的dijkstra解法的时间复杂度为 O(n^2),时间复杂度只和 n(节点数量)有关系。如果n很大的话,可以从边的角度来考虑。因为是稀疏图,从边的角度考虑的话,我们在堆优化算法中最好使用…...
【计网不挂科】计算机网络期末考试——【选择题&填空题&判断题&简述题】试卷(1)
前言 大家好吖,欢迎来到 YY 滴计算机网络 系列 ,热烈欢迎! 本章主要内容面向接触过C的老铁 本博客主要内容,收纳了一部门基本的计算机网络题目,供yy应对期中考试复习。大家可以参考 本章是去答案版本。带答案的版本在下…...
智能出行助手:SpringBoot共享汽车管理平台
1系统概述 1.1 研究背景 随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及,互联网成为人们查找信息的重要场所,二十一世纪是信息的时代,所以信息的管理显得特别重要。因此,使用计算机来管理共享汽车管理系统的相关信息成为必然。开发…...
【月之暗面kimi-注册/登录安全分析报告】
前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击,存在如下安全问题: 暴力破解密码,造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题,影响业务及导致用户投诉带来经济损失,尤其是后付费客户,风险巨大,造成亏损无底洞 …...
Flink实现实时数据处理
代码如下: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*-from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings, DataTypes# 初始化执行环境 s_env StreamExecutionEnvironment.get_…...
11.9.2024刷华为
文章目录 HJ31 单词倒排HJ32 密码提取语法知识记录 傻逼OD题目又不全又要收费,看毛线,莫名奇妙 HW这叼机构别搁这儿害人得不得? 我觉得我刷完原来的题目 过一遍华为机考的ED卷出处,就行了 HJ31 单词倒排 游戏本做过了好像 HJ3…...
Chromium 中chrome.system.storage扩展接口定义c++
一、chrome.system.storage 您可以使用 chrome.system.storage API 查询存储设备信息,并在连接和分离可移动存储设备时收到通知。 权限 system.storage 类型 EjectDeviceResultCode 枚举 "success" 移除命令成功执行 - 应用可以提示用户移除设备。…...
【Qt聊天室客户端】登录窗口
1. 验证码 具体实现 登录界面中创建验证码图片空间,并添加到布局管理器中 主要功能概述(创建一个verifycodewidget类专门实现验证码操作) 详细代码 // 头文件#ifndef VERIFYCODEWIDGET_H #define VERIFYCODEWIDGET_H#include <QWidget>…...
利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...
idea大量爆红问题解决
问题描述 在学习和工作中,idea是程序员不可缺少的一个工具,但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题,发现无法跳转,无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题,但是程序依然可以启动。 问题解决…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...
盘古信息PCB行业解决方案:以全域场景重构,激活智造新未来
一、破局:PCB行业的时代之问 在数字经济蓬勃发展的浪潮中,PCB(印制电路板)作为 “电子产品之母”,其重要性愈发凸显。随着 5G、人工智能等新兴技术的加速渗透,PCB行业面临着前所未有的挑战与机遇。产品迭代…...
MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...
YSYX学习记录(八)
C语言,练习0: 先创建一个文件夹,我用的是物理机: 安装build-essential 练习1: 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件,随机修改或删除一部分,之后…...
Linux简单的操作
ls ls 查看当前目录 ll 查看详细内容 ls -a 查看所有的内容 ls --help 查看方法文档 pwd pwd 查看当前路径 cd cd 转路径 cd .. 转上一级路径 cd 名 转换路径 …...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...
