3. K V Cache,并采用Group Query Attention(将Attention 中的KV缓存下来,通过空间换时间的方式来加速计算Attention。Q依然是多头,但是分组共享K,V,即减少了K,V缓存所需的缓存空间) 论文的动机如下: 通用基础模型在特定领域内的知识深度受限于缺乏专有训练数据。 生物医学基础模型擅长掌握自然语言(如知识图谱、文本...
单一编码器架构可能限制多模态表示能力,导致模型难以分离不同数据模态的信息。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2305.17100 进Q 学术交流群:922230617 发布于 2025-02-06 23:35・IP 属地新加坡
这篇论文提出的BiomedGPT是一个开源且轻量级的视觉语言基础模型,能够在多种生物医学任务中表现出色。研究表明,通过大规模数据集的预训练和微调,可以有效提高生物医学AI模型的实用性和诊断效率。尽管BiomedGPT在多个任务中表现出色,但在安全、公平和偏见方面仍需进一步的评估和改进。未来的研究可以集中在优化模型的性能,扩...
通过综合实验，证明 BiomedGPT 可以有效地跨任务传递知识，甚至可以与在单域或单模态数据集上直接训练的专用模型竞争。这在视觉语言任务中尤为明显，例如图像字幕（image captioning）和视觉问答（visual question answering），BiomedGPT 在这些任务中实现了新的最先进 (SOTA) 性能。图示：BiomedGPT 模型概述。(来源：论...
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“第一个开源轻量级视觉语言基础模型,旨在成为能够执行各种生物医学任务的通才。” “这项研究将两种类型的人工智能结合成一种医疗服务提供者的决策支持...
自发布以来,BioMedGPT受到了开源社区和产研界的广泛欢迎和好评,清华大学AIR与水木分子也在ICML、NeurIPS和KDD等国际顶级会议上围绕生物医药研发场景联合发表了多篇学术论文。BioMedGPT-R1与ChatDD-R1将DeepSeek-R1运用到生物医药多模态大模型和医药研发助手中,进一步降低计算成本、升级智能能力、提高研发效率,开源与商业“...
Davison, Q Li, Y Chen, H Liu, L Sun [Lehigh University] (2023) O网页链接 #机器学习##人工智能##论文# û收藏 19 4 ñ12 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博主 4 毕业于 北京邮电大学 3 公司 北京邮电大学 查看更多 a 752关注 ...
数据质量上,生物医学领域的论文和专利质量“还是很高的”,不必过于担心训练语料质量不高的情况,并且目前已公开的PubMedQA等数据集,数据量“已经足够”。 同时,团队集合了具有生物医学专业背景的同学,对数据集的构建做了精细专业的设计和专业的标注。 当然,还有一些任务所需的私有数据,BioMedGPT希望通过未来的双通道干湿...
数据质量上,生物医学领域的论文和专利质量“还是很高的”,不必过于担心训练语料质量不高的情况,并且目前已公开的PubMedQA等数据集,数据量“已经足够”。 同时,团队集合了具有生物医学专业背景的同学,对数据集的构建做了精细专业的设计和专业的标注。 当然,还有一些任务所需的私有数据,BioMedGPT希望通过未来的双通道干湿...
数据质量上,生物医学领域的论文和专利质量“还是很高的”,不必过于担心训练语料质量不高的情况,并且目前已公开的PubMedQA等数据集,数据量“已经足够”。 同时,团队集合了具有生物医学专业背景的同学,对数据集的构建做了精细专业的设计和专业的标注。 当然,还有一些任务所需的私有数据,BioMedGPT希望通过未来的双通道干湿...