Модель BiomedGPT: универсальная основа для биомедицинского искусственного интеллекта с расширенными мультимодальными возможностями и улучшенной производительностью

 BiomedGPT: A Versatile Transformer-Based Foundation Model for Biomedical AI with Enhanced Multimodal Capabilities and Performance

«`html

BiomedGPT: универсальная модель на основе трансформеров для биомедицинского ИИ с расширенными мультимодальными возможностями и производительностью

Традиционные биомедицинские модели ИИ часто специализированы и требуют большей гибкости, что делает их менее эффективными для реальных приложений, требующих интеграции различных типов данных. Универсальные модели ИИ, особенно на основе трансформеров, предлагают универсальное решение, обрабатывая текстовые и визуальные данные. Эти модели могут оптимизировать сложные задачи, такие как интерпретация радиологических изображений и клиническое резюмирование, преодолевая ограничения узких, задачно-специфичных систем. В отличие от многих биомедицинских моделей, которые громоздки и закрытого исходного кода, универсальные модели могут упростить развертывание и управление, объединяя несколько функций в единую систему, улучшая эффективность и адаптивность в медицинской среде.

BiomedGPT: улучшенная мультимодальная производительность

Исследователи из Университета Лихай и других учреждений представляют BiomedGPT, открытую легкую модель основу для различных биомедицинских задач. BiomedGPT достиг выдающихся результатов в 16 из 25 экспериментов, сохраняя при этом удобный масштаб модели для вычислений. Оценки людей показали надежную производительность в вопросах ответов на визуальные радиологические изображения, генерации отчетов и резюмирования с низкими показателями ошибок и конкурентоспособной способностью резюмирования. BiomedGPT, обученный на разнообразных междисциплинарных данных, демонстрирует эффективные возможности передачи и обучения без обучающего набора. Несмотря на свой потенциал, для клинического применения требуются дальнейшие улучшения, особенно в области безопасности, равноправия и учета предубеждений.

BiomedGPT: оптимизированная для биомедицинской области модель на основе трансформеров

BiomedGPT — модель на основе трансформеров, оптимизированная для биомедицинской области, объединяющая концепции Vision Transformers и языковых моделей. Ее архитектура кодировщика-декодировщика, представляющая собой декодер в стиле BERT и GPT, поддерживает мультимодальные задачи с улучшенной сходимостью через многоголовое внимание и нормализацию. Модель поставляется в трех размерах (BiomedGPT-S, M и B) и обрабатывает входные данные через унифицированный словарь токенов для текста и изображений. Она проходит предварительное обучение смешанными задачами видения и текста, донастраивается на конкретных наборах данных. Оцениваясь по точности, F1-оценке и ROUGE-L, возможности BiomedGPT включают расширение 3D-изображений и настройку инструкций для задач с нулевым обучением.

BiomedGPT: применение в биомедицинских задачах

BiomedGPT использует маскированное моделирование и надзорное обучение во время своей предварительной обучения, используя 14 разнообразных наборов данных для построения сильных представлений данных. Модель доступна в трех размерах: маленьком (BiomedGPT-S), среднем (BiomedGPT-M) и базовом (BiomedGPT-B). BiomedGPT была адаптирована для нескольких биомедицинских приложений во время донастройки, включая классификацию медицинских изображений, понимание текста, резюмирование, подписывание изображений и визуальные вопросы и ответы (VQA). Эти приложения направлены на улучшение диагностики заболеваний, клинической документации и разработки чат-ботов для здравоохранения.

В ходе оценок производительности BiomedGPT преуспела в различных мультимодальных задачах. Она достигла 86,1% точности в VQA на наборе данных SLAKE, превзойдя предыдущий лучший результат. BiomedGPT превзошла предыдущие модели в классификации медицинских изображений на семи из девяти наборов данных MedMNIST-Raw. Для понимания текста и резюмирования BiomedGPT-B продемонстрировала превосходные результаты по сравнению с BioGPT и LLaVA-Med. Модель также показала эффективные возможности для биомедицинского VQA и генерации отчетов с нулевым обучением, хотя все еще есть потенциал для улучшения. Оценки производительности задач радиологии BiomedGPT указали на высокую точность и конкурентоспособные результаты в генерации радиологических отчетов и резюмировании.

Исследование демонстрирует, что BiomedGPT достигает сильной производительности обучения передачи в области видения, языка и мультимодальных областей путем интеграции разнообразных биомедицинских данных в единую систему. Однако существуют проблемы, такие как необходимость высококачественных аннотированных биомедицинских данных и риск негативной передачи при расширении на новые типы данных, такие как 3D-изображения. Оценка генерируемого текста остается сложной, и появляющиеся метрики, такие как оценка F1-RadGraph, помогают оценить фактическую точность. Хотя масштабирование улучшает производительность, оно также вносит эффективность и трудности обучения. Возможности BiomedGPT, особенно в сценариях с нулевым обучением, ограничены текущими ресурсами и стратегиями обучения, хотя донастройка показывает свою перспективу.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit по Машинному обучению (ML).

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Arcee AI выпустила DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для модельного дистилляции для создания эффективных маленьких языковых моделей

Пост BiomedGPT: универсальная модель на основе трансформеров для биомедицинского ИИ с расширенными мультимодальными возможностями и производительностью появился сначала на MarkTechPost.


«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…