qwen3-8b-homecare-ebm-planner-lora

Qwen3-8B 居家康养循证推理 LoRA · 个性化观测/补充信息计划师

居家康养循证推理小模型之一（共 3 个：ebm-reviewer / ebm-hypothesis-gen / ebm-planner）。 基于 Qwen3-8B + QLoRA 微调，用 unsloth 训练。仅供研究与辅助决策演示，不能替代专业诊疗。

用途

请作为居家康养个性化观测计划师…给出可确认/尚不能确认的结论、最值得补充的一项观测、预期影响、4周长期观测计划、信息价值排序

数据与增强（防遗忘 + RAG 支撑）

• 方法学来源：Cochrane 手册（PICO、RoB2）、偏倚/混杂/部分识别方法学综述、用户整理的循证推理框架（Ideas/）。
• 慢病×监测技术×已知/缺失指标子集×用户画像×MASK 缺陷 交叉生成（1412条）：正例计划 + 过度断言反例 + 缺陷识别（防遗忘/RAG 支撑）。
• 每个真实(正例)样本配套反例/过度断言样本，训练模型学会"证据不足时不越界下结论、明确指出还需补充哪项最关键数据并建议重新检索"，从而支撑 RAG 与防遗忘。
• 训练规模：平均每个模型 >1400 个样本；ebm-hypothesis-gen 额外用 UpToDate 真实证据（task3 共 29 万 chunks 中筛取 2800 条）蒸馏 + MASK 缺陷识别，训练集达 3611 条。

使用

from unsloth import FastLanguageModel
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained("Qwen/Qwen3-8B")
model.load_adapter("chenhaodev/qwen3-8b-homecare-ebm-planner-lora")

免责声明

医学相关内容仅作方法学演示，不构成医疗建议。训练数据仅含方法学文本、作者整理的框架与 UpToDate 证据蒸馏后的守规矩猜想/缺陷标注，不包含受版权保护的原始图书正文。