Датасет · keivalya
Медицинский датасет вопрос-ответ
keivalya/MedQuad-MedicalQnADataset
Медицинские пары вопрос-ответ; в карточке указана статья 2019 года о question-entailment.
Что внутри
Датасет для задачи question-answering в текстовой модальности, размер — от 10 до 100 тыс. примеров. В карточке приведена только ссылка на статью Asma Ben Abacha и Dina Demner-Fushman «A Question-Entailment Approach to Question Answering» (BMC Bioinformatics, 2019). Других сведений о составе, языке или формате в карточке нет.
Что можно сделать
- Обучение медицинской question-answering модели
- Проверка извлечения ответов на медицинские вопросы
- SFT для доменной QA-модели
- Задачи
- Вопрос-ответ
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 4,2 тыс.
- Лайков
- 135
Модели, обученные на нём
- mradermacher/SpydazWeb_AI_LCARS_Humanization_003-i1-GGUF 2,6 тыс.
- mradermacher/Mixtral_AI_DeepMedicalMind-GGUF 1,5 тыс.
- mradermacher/MedSage-7B-i1-GGUF 1,2 тыс.
- mradermacher/WORLD_ARCHIVES_II-GGUF 1,1 тыс.
- mradermacher/SpydazWeb_AI_LCARS_Humanization_003-GGUF 647
- mradermacher/_Spydaz_Web_LCARS_AdvancedHuman_Archive-GGUF 269
- mradermacher/MedSage-7B-GGUF 167
- mradermacher/LCARS_AI_001-GGUF 162
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("keivalya/MedQuad-MedicalQnADataset")