Me-LLaMA

让通用大模型变身医学专家，医疗任务效果拉满

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 21 🐛 待处理 6 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 168
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，可自行部署，完全免费。

项目预览

Me-LLaMA 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队BIDS-Xu-Lab
GitHubhttps://github.com/BIDS-Xu-Lab/Me-LLaMA
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，可自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型biomedical-nlp,biomedical-text-mining,chatgpt,clinical-nlp,gpt-4,large-language-models,llama,llama2,llm,medical-,medical-application,medical-large-language-models,medical-question-answering
GitHub 星标★ 168
上线时间2024-01-15 00:00:00
代码更新2025-01-15
仓库体积234 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Me-LLaMA 是一个面向医疗领域的大型语言模型家族，包含 13B 和 70B 两种参数规模的模型。它旨在解决通用大模型在医疗专业任务上表现不佳的问题，通过在大规模医学语料上进行继续预训练和指令微调，使模型具备更强的医学知识理解和生成能力。其核心能力覆盖医学问答、临床推理、医学文本摘要、疾病诊断辅助等多种任务，在多个医疗基准测试上达到了当前最优（SOTA）水平。项目基于 LLaMA 架构，提供了完整的训练代码和模型权重，方便研究者和开发者直接使用或进一步微调。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 168

核心亮点

  • 在多个医疗基准上取得 SOTA 成绩，性能有实证支撑
  • 提供 13B/70B 双版本，适配不同算力需求
  • 基于 LLaMA 架构，生态兼容性好，易于部署

不足之处

  • 模型参数较大，推理资源门槛高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 医疗问答与临床决策支持
  • 医学文献摘要与信息抽取
  • 医疗教育辅助与患者沟通

替代项目

Med-PaLM 2、BioGPT、ClinicalBERT

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