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HuatuoGPT-Vision

大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型

HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集,显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型,在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型,还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。

Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型
GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练
VisualGLM-6B是一个多模态对话模型,支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B,有78亿参数,通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练,并在长视觉问答数据上微调,以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型,同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。
SAT - 突破性医学图像分割模型,支持多模态多区域文本提示
GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型
SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型,SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集,为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献,支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集,并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试,支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新
AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目
Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。
llava-onevision-qwen2-7b-ov - 基于Qwen2的多模态模型 支持图像和视频理解
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像识别多模态大语言模型开源项目模型视频理解
LLaVA-OneVision-qwen2-7b-ov是基于Qwen2开发的多模态模型,具备32K标记上下文窗口。该模型通过LLaVA-OneVision数据集训练,可理解图像、多图和视频内容。在AI2D、ChartQA、DocVQA等多个多模态基准测试中表现优异,支持英语和中文,适用于多种多模态应用场景。
meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
GithubLlama-2Meditron医学推理医疗大语言模型开源开源项目
Meditron是一套开源医疗大语言模型,包含7B和70B两个版本。这些模型基于Llama-2,通过在医学语料库上持续预训练而来。Meditron-70B在医学推理任务中的表现超越了Llama-2-70B、GPT-3.5和Flan-PaLM。虽然Meditron旨在提升临床决策支持,但在实际医疗应用中仍需谨慎,并进行充分的测试和临床试验。
Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源
AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉
本页面收录并介绍了最新的基于Transformer的计算机视觉研究和相关资源,内容涵盖机器人应用、视频生成、文本-图像检索、多模态预训练模型等领域。用户可访问开源代码和论文链接,如ChatGPT在机器人领域的应用、DIFFUSIONDB、LAION-5B、LAVIS、Imagen Video和Phenaki等。页面会不定期更新,提供Transformer在视觉领域应用的全面信息和资源汇总。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
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