What is Doctor Dignity?
在浩如烟海的医疗信息中探索时，我们常常需要在各种在线资源间辗转，而这可能会牺牲您的个人隐私。Doctor Dignity 提供了一种截然不同的解决方案。它是一款大型语言模型 (LLM)，其设计目标是能够通过美国执业医师资格考试 (USMLE)。更为重要的是，它完全在您的设备上离线运行，从而确保您与健康相关的查询始终处于隐私保护之下。Doctor Dignity 作为一个开源项目，旨在探索可访问的、本地化医疗知识的潜力，将控制权重新交还到您的手中。
主要特性
🔒 完全离线运行： 直接在您的设备上运行，无需连接互联网。这意味着您的所有交互都将保留在本地，并受到严密的隐私保护。
🛡️ 保护数据隐私： 由于没有数据离开您的设备，因此您与健康相关的查询和探索将始终保持机密。您完全掌控自己的信息。
📱 跨平台访问： 专为在各种设备上使用而设计。目前已推出 iOS 版本，Android 和 Web 版本计划在未来发布。
🩺 USMLE 水平的知识库： 基于医学对话数据集进行微调，并展现出堪比通过美国执业医师资格考试的知识水平，为探索医学概念奠定了基础。（请谨记免责声明！）
🧑💻 开源且可定制： 作为一个开源项目（基于 Meta 的 Llama2 7B 模型），开发人员可以检查代码，了解其方法（包括微调和来自宪法 AI 反馈的强化学习），并为其改进做出贡献。
使用场景
面向求知欲强的学习者： 您可以使用 Doctor Dignity 私下探索一般的医学主题，理解复杂的术语，或学习不同的健康概念，而无需将您的搜索历史发送到云端。示例：查找文章中遇到的医学术语的定义。（请记住：不能用于诊断症状）。
面向开发人员和研究人员： 如果您对 LLM 在专业领域中的运作机制感兴趣，您可以深入研究 Doctor Dignity 的架构，试验离线模型（仅 3GB），或者通过 GitHub 存储库为开源项目做出贡献，改进其功能或平台支持。示例：在提供的基础模型上测试不同的微调技术。
面向注重隐私的探索者： 如果您重视数字隐私，Doctor Dignity 可以作为一个实际的例子，展示复杂的 AI 模型如何在本地运行，并展示了在未来，敏感任务不再需要云处理或数据共享的潜力。示例：将其作为敏感领域中边缘 AI 应用的案例研究。
结论
Doctor Dignity 代表着在探索私有、离线 AI 以访问复杂信息方面迈出的一步。它能够在您的设备上本地运行，从而确保机密性，而其开源特性则鼓励协作和透明度。虽然仍处于实验阶段，且不适合提供真正的医疗建议，但它为私人学习、技术实验和展示本地化 AI 的潜力提供了一个独特的工具。
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.
