据我们所知,BiomedGPT 是第一个完全透明的通用医疗 AI 模型,已在公开可访问的数据集和医疗专业人员的评估中进行了全面评估。 本研究首先强调了 BiomedGPT 的迁移学习能力,展示了该模型如何利用预训练知识通过微调有效专长于 25 个数据集(扩展数据表 1 和 2 以及补充表 7)。 我们使用文献中的公认指标来将我们的...
BiomedGPT是首个开源、轻量级的通用视觉-语言基础模型,能够同时处理多种生物医学任务。相比于现有的封闭源或计算密集型的生物医学 AI 解决方案,BiomedGPT 具有更广泛的适用性和更低的计算成本。 实验结果表明,BiomedGPT 在25 项实验任务中,有 16 项超越现有最优模型(SOTA),同时在放射学视觉问答(VQA)、报告生成、文...
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1:BioMedGPT-R1模型框架和主要训练步骤 以化学小分子为例,在BioMedGPT-R1中,经过化学分子编码器提取特征,生成中间表示,然后通过对齐翻译层进行映射,得到化学分子表征,进而与经过处理和编码的语言指令表征共同输入至基座语言模型,使语言模型能够结合两个模态信息进行综合推理,生成最终的文本回复。 基于上述模型架构与训练...
多模态处理能力:BiomedGPT能够处理视觉和文本输入,并通过序列化处理表格数据,展示了其在多模态任务中的强大能力。 广泛的预训练数据集:BiomedGPT使用了包含592,567张图像、约1.83亿文本句子、46,408个对象标签对和271,804个图像-文本对的大规模预训练语料库,确保了模型的泛化能力。
论文中主要有两个模型: BioMedGPT-LM-7B: Incremental training on large-scale biomedical literature BioMedGPT-10B: Aligning Molecules, Proteins, and Natural Language 先说7B的,在llama2-7b的基础上增加领域数据来微调。 10B的,微调后的7B LM模型,加上分子、蛋白质的encoder和adapter(分子、蛋白质)继续训练。
清华AIR联合水木分子开源DeepSeek版多模态生物医药大模型BioMedGPT-R1 36氪获悉，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近日携手推出了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...
钛媒体App 2月20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)推出升级版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,水木分子发布自研千亿参数多模态生物医药专业大模型Chat DD-FM和新...
36氪获悉,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近日携手推出了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大模型Chat DD-FM和新一代AI驱动药物...
水木分子联合清华大学智能产业研究院(AIR)宣布开源全球首个可商用多模态生物医药百亿参数大模型 BioMedGPT-10B,可用于提升药物研发各个环节的效率,包括新药立项评估、药物设计和优化、临床试验设计、适应症拓展等。 此外,该模型在生物医药专业领域问答能力比肩人类专家水平,在自然语言、分子、蛋白质跨模态问答任务上达到 ...