What is Doctor Dignity?
医療情報を調べる際、オンラインのリソースを利用することが多いですが、プライバシー侵害のリスクが伴います。Doctor Dignityは、これまでのアプローチとは異なる手段を提供します。これは、米国の医師免許試験（USMLE）に合格する能力を備えた大規模言語モデル（LLM）であり、完全にオフラインでデバイス上で動作します。これにより、健康に関する質問のプライバシーが保護されます。オープンソースプロジェクトとして構築されたDoctor Dignityは、アクセス可能でローカライズされた医療知識の可能性を探求し、ユーザーに管理を取り戻すことを目指しています。
主な機能
🔒 完全オフライン動作： インターネット接続を必要とせず、デバイス上で直接実行されます。これにより、ユーザーの操作はローカルに保持され、プライベートな状態が保たれます。
🛡️ データプライバシーの保護： データがデバイスから外部に送信されないため、健康関連の質問や検索内容は機密情報として保護されます。ユーザーは自身の情報を完全に管理できます。
📱 クロスプラットフォームアクセス： さまざまなデバイスでの使用を想定して設計されています。現在iOS版が利用可能で、Android版とWeb版も将来リリース予定です。
🩺 USMLEレベルの知識ベース： 医療対話データセットでファインチューニングされており、米国の医師免許試験に合格するレベルの知識を有しています。医療概念の探求のための基盤を提供します。（免責事項をお忘れなく！）
🧑💻 オープンソース＆カスタマイズ可能： オープンソースプロジェクト（MetaのLlama2 7Bモデルをベースにしています）として、開発者はコードを検査し、その手法（ファインチューニングやConstitutional AI Feedbackからの強化学習を含む）を理解し、改善に貢献できます。
ユースケース
知的好奇心旺盛な学習者向け： Doctor Dignityを使用すると、一般的な医療トピックを個人的に探求したり、複雑な用語を理解したり、検索履歴をクラウドに送信することなく、さまざまな健康概念について学習したりできます。例：記事に出てくる医療用語の定義を調べる。（症状の診断には使用しないでください）。
開発者および研究者向け： 専門分野におけるLLMのメカニズムに関心がある場合は、Doctor Dignityのアーキテクチャを詳しく調べたり、オフラインモデル（わずか3GB）を試したり、GitHubリポジトリを通じて機能やプラットフォームのサポートを改善することで、オープンソースプロジェクトに貢献したりできます。例：提供されたベースモデルでさまざまなファインチューニング手法をテストする。
プライバシー重視の探求者向け： デジタルプライバシーを重視する場合、Doctor Dignityは、複雑なAIモデルをローカルで実行できる実用的な例として機能し、機密性の高いタスクでクラウド処理やデータ共有を必要としない未来の可能性を示します。例：機密性の高いドメインにおけるエッジAIアプリケーションのケーススタディとして使用する。
結論
Doctor Dignityは、複雑な情報にアクセスするためのプライベートなオフラインAIを模索する上での一歩となります。デバイス上でローカルに実行できるため、機密性が確保され、オープンソースであるため、コラボレーションと透明性が促進されます。まだ実験段階であり、実際の医療アドバイスには適していませんが、個人的な学習、技術的な実験、ローカライズされたAIの可能性を示すためのユニークなツールとなります。
More information on Doctor Dignity
Launched
2016-01
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,JSDelivr,Express,OneSignal,OpenGraph
Top 5 Countries
100%
Israel
Traffic Sources
100%
0%
Referrals
Search
Source: Similarweb (Jul 23, 2024)
Doctor Dignity was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-08-30.
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