論文の概要: BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17100v1
• Date: Fri, 26 May 2023 17:14:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:18:51.204529
• Title: BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks
• Title（参考訳）: BiomedGPT:視覚・言語・マルチモーダルタスクのための統一的で汎用的なバイオメディカル生成事前学習トランス
• Authors: Kai Zhang, Jun Yu, Zhiling Yan, Yixin Liu, Eashan Adhikarla, Sunyang Fu, Xun Chen, Chen Chen, Yuyin Zhou, Xiang Li, Lifang He, Brian D. Davison, Quanzheng Li, Yong Chen, Hongfang Liu, Lichao Sun
• Abstract要約: バイオメディカル・ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランス (BiomedGPT) モデルを導入する。 我々の実験は、バイオメディカルデータの拡張的かつ包括的表現をBiomedGPTが提供できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.34076899309869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a unified and generalist Biomedical Generative Pre-trained Transformer (BiomedGPT) model, which leverages self-supervision on large and diverse datasets to accept multi-modal inputs and perform a range of downstream tasks. Our experiments demonstrate that BiomedGPT delivers expansive and inclusive representations of biomedical data, outperforming the majority of preceding state-of-the-art models across five distinct tasks with 20 public datasets spanning over 15 unique biomedical modalities. Through the ablation study, we also showcase the efficacy of our multi-modal and multi-task pretraining approach in transferring knowledge to previously unseen data. Overall, our work presents a significant step forward in developing unified and generalist models for biomedicine, with far-reaching implications for improving healthcare outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模・多種多様なデータセットの自己スーパービジョンを利用してマルチモーダル入力を受信し,様々な下流タスクを実行する,統一的で汎用的なバイオメディカル生成事前学習変換(BiomedGPT)モデルを提案する。 実験の結果,BiomedGPTはバイオメディカルデータの拡張と包括的表現を実現し,従来の最先端モデルの大部分を5つの異なるタスクで上回り,20の公開データセットが15以上のユニークなバイオメディカルモダリティにまたがっている。 アブレーション研究を通じて,従来の未知データへの知識伝達におけるマルチモーダルおよびマルチタスク事前学習手法の有効性を示す。 全体として、我々の研究は、バイオメディシンの統一モデルと一般モデルの開発において重要な一歩を踏み出した。

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