为了评估三种变体在治疗建议中的有效性,我们使用了十折交叉验证方法,并与当前开源的最先进方法进行了比较,包括 BioGPT 和 LLaVA-Med(图 4a),它们分别有 3.47 亿和 70 亿参数——分别是 BiomedGPT-S 的约 11 倍和 212 倍大。 BiomedGPT-B 达到了 50.0% ± 5.3% 的平均准确率,优于准确率为 45.9% ± ...
IT之家 2 月 21 日消息，清华大学人工智能产业研究院（AIR）和北京水木分子生物科技有限公司（简称：水木分子）昨日宣布推出升级版的生物医药多模态开源基础大模型 BioMedGPT-R1。此前，在 2023 年，双方合作发布了开源可商用、生物医药多模态百亿参数开源基础大模型 BioMedGPT，水木分子发布了自研千亿参数多模态生物...
图3:BiomedGPT 对视觉语言和医学图像分类下游任务进行微调。 (a) BiomedGPT 和领先模型在封闭式和开放式准确度方面的医学 VQA 性能。 (b) BiomedGPT 和 SOTA 在 IU X-ray、PEIR GROSS 和 MIMICCXR 数据上的图像字幕性能。评估指标为 ROUGEL-L、METEOR 和 CIDEr。 (c) 对每种域类型的 MedMNIST-Raw 数据集...
研究团队报告称，BiomedGPT背后的技术有朝一日可能通过解释复杂的医学图像来帮助医生，通过分析科学文献来协助研究人员，甚至通过预测分子的行为来帮助药物发现。张说，“这种技术的潜在影响是巨大的，因为它可以简化医疗保健和研究的许多方面，使其更快、更准确。我们的方法表明，使用多样化数据进行有效的训练可以带来更实用...
打造这个BioMedGPT-1.6B生物医药基础模型的团队,来自清华智能产业研究院(AIR)。 项目负责人聂再清,清华大学国强教授、AIR首席研究员,主要研究领域是大数据与AI的前沿创新,以及在健康医疗领域的产业应用,更早之前则以阿里达摩院大牛、天猫精灵首席科学家为人熟知。
BiomedGPT 一种统一的通用模型 最近的突破产生了一类新的统一和通用的 AI 模型，能够使用统一的架构和共享参数执行各种任务。这一显著进步在生物医学领域具有巨大潜力，因为它通过使用大规模的基于全局注意力的 Transformer 消除了对专业领域（归纳偏差）中特定模型的需求。受 OFA 的启发，里海大学（Lehigh University）的...
IT之家2 月 21 日消息,清华大学人工智能产业研究院(AIR)和北京水木分子生物科技有限公司(简称:水木分子)昨日宣布推出升级版的生物医药多模态开源基础大模型 BioMedGPT-R1。 此前,在 2023 年,双方合作发布了开源可商用、生物医药多模态百亿参数开源基础大模型 BioMedGPT,水木分子发布了自研千亿参数多模态生物医药专业...
生物医药研发领域,一个名为BioMedGPT-1.6B的轻量级科研版基础模型刚刚开源。 参数16亿,最大特点是跨模态与知识融合。 训练数据中,包含分子、文献、专利、知识库等多尺度跨模态的生物医药大数据,并融合分子结构、知识图谱和文献文本中的知识,用于增强模型的泛化能力和可解释性。
BiomedGPT:用于实时、以患者为中心的洞察的人工智能 一张图片胜过千言万语,但是...他们还有很多工作要做才能赶上BiomedGPT。 最近在《自然医学》杂志上发表的一篇论文介绍了BiomedGPT,它是一种新型人工智能(AI),旨在支持广泛的医疗和科学任务。这项与多家机构合作进行的新研究在文章中被描述为“第一个开源轻量级...