論文の概要: Advancing High Resolution Vision-Language Models in Biomedicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09454v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 18:29:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:44:16.403783
- Title: Advancing High Resolution Vision-Language Models in Biomedicine
- Title(参考訳): バイオメディシンにおける高分解能ビジョンランゲージモデルの改善
- Authors: Zekai Chen, Arda Pekis, Kevin Brown,
- Abstract要約: 本稿では,Claude3-Opus と LLaMA3 70B の医用画像テキストペアを用いた新しいインストラクションデータセットを提案する。
Llama3-Medモデルは,バイオメディカルな視覚的質問応答ベンチマークにおいて,最先端のゼロショット性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.514292200785639
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-modal learning has significantly advanced generative AI, especially in vision-language modeling. Innovations like GPT-4V and open-source projects such as LLaVA have enabled robust conversational agents capable of zero-shot task completions. However, applying these technologies in the biomedical field presents unique challenges. Recent initiatives like LLaVA-Med have started to adapt instruction-tuning for biomedical contexts using large datasets such as PMC-15M. Our research offers three key contributions: (i) we present a new instruct dataset enriched with medical image-text pairs from Claude3-Opus and LLaMA3 70B, (ii) we propose a novel image encoding strategy using hierarchical representations to improve fine-grained biomedical visual comprehension, and (iii) we develop the Llama3-Med model, which achieves state-of-the-art zero-shot performance on biomedical visual question answering benchmarks, with an average performance improvement of over 10% compared to previous methods. These advancements provide more accurate and reliable tools for medical professionals, bridging gaps in current multi-modal conversational assistants and promoting further innovations in medical AI.
- Abstract(参考訳): マルチモーダル学習は、特に視覚言語モデリングにおいて、かなり先進的な生成AIを持っている。
GPT-4VやLLaVAのようなオープンソースプロジェクトのようなイノベーションは、ゼロショットタスク完了が可能な堅牢な会話エージェントを可能にしている。
しかし, バイオメディカル分野におけるこれらの技術の適用は, 独特な課題を呈している。
LLaVA-Medのような最近のイニシアチブは、PMC-15Mのような大規模なデータセットを使用して、バイオメディカルコンテキストに命令チューニングを適用し始めた。
私たちの研究は3つの重要な貢献をしている。
(i)Claude3-OpusとLLaMA370Bの医用画像とテキストのペアを融合した新しいインストラクトデータセットを提案する。
(II) 微細なバイオメディカル視覚理解を改善するために階層的表現を用いた新しい画像符号化戦略を提案する。
3) バイオメディカルビジュアル質問応答ベンチマークにおいて, 最先端のゼロショット性能を実現するLlama3-Medモデルを開発した。
これらの進歩は、医療専門家にとってより正確で信頼性の高いツールを提供し、現在のマルチモーダルな会話アシスタントのギャップを埋め、医療AIのさらなる革新を促進する。
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