这个仓库包含了MedLLaMA_13B，它是使用一些医学语料库对LLaMA-13b进行微调的模型。

该模型使用以下超参数进行训练：

• 训练轮数：5
• 批次大小：320
• 截断长度：2048
• 学习率：2e-5

可以使用以下方式加载模型：

import transformers
import torch
tokenizer = transformers.LlamaTokenizer.from_pretrained('chaoyi-wu/MedLLaMA_13B')
model = transformers.LlamaForCausalLM.from_pretrained('chaoyi-wu/MedLLaMA_13B')
sentence = 'Hello, doctor' 
batch = tokenizer(
            sentence,
            return_tensors="pt", 
            add_special_tokens=False
        )
with torch.no_grad():
    generated = model.generate(inputs = batch["input_ids"], max_length=200, do_sample=True, top_k=50)
    print('model predict: ',tokenizer.decode(generated[0]))