論文の概要: Qilin-Med-VL: Towards Chinese Large Vision-Language Model for General Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17956v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 08:05:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 14:35:18.966209
• Title: Qilin-Med-VL: Towards Chinese Large Vision-Language Model for General Healthcare
• Title（参考訳）: qilin-med-vl:中国の一般医療のためのビジョン言語モデルに向けて
• Authors: Junling Liu, Ziming Wang, Qichen Ye, Dading Chong, Peilin Zhou, Yining Hua
• Abstract要約: 本研究は,テキストデータと視覚データの分析を統合するために設計された,中国初の大規模視覚言語モデルであるQilin-Med-VLを紹介する。 また,100万以上の画像テキストペアからなるデータセットであるChiMed-VLもリリースしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.646414629627001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have introduced a new era of proficiency in comprehending complex healthcare and biomedical topics. However, there is a noticeable lack of models in languages other than English and models that can interpret multi-modal input, which is crucial for global healthcare accessibility. In response, this study introduces Qilin-Med-VL, the first Chinese large vision-language model designed to integrate the analysis of textual and visual data. Qilin-Med-VL combines a pre-trained Vision Transformer (ViT) with a foundational LLM. It undergoes a thorough two-stage curriculum training process that includes feature alignment and instruction tuning. This method enhances the model's ability to generate medical captions and answer complex medical queries. We also release ChiMed-VL, a dataset consisting of more than 1M image-text pairs. This dataset has been carefully curated to enable detailed and comprehensive interpretation of medical data using various types of images.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な医療とバイオメディカルなトピックを解釈する能力の新たな時代をもたらした。 しかし、英語以外の言語では、マルチモーダル入力を解釈できるモデルが明らかに欠如している。 そこで本研究では,テキストデータと視覚データの分析を統合した中国初の大規模視覚言語モデルqilin-med-vlについて紹介する。 Qilin-Med-VLは、事前訓練されたビジョントランスフォーマー(ViT)と基礎的なLSMを組み合わせたものである。 機能アライメントと命令チューニングを含む、徹底した2段階のカリキュラムトレーニングプロセスを実施している。 この方法は、医療キャプションを生成し、複雑な医療クエリに応答するモデルの能力を高める。 また,100万以上の画像テキストペアからなるデータセットであるChiMed-VLもリリースしました。 このデータセットは、様々な種類の画像を使用して、詳細かつ包括的な医療データの解釈を可能にするために、慎重にキュレートされている。

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