論文の概要: A Refer-and-Ground Multimodal Large Language Model for Biomedicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18146v2
- Date: Fri, 28 Jun 2024 06:43:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:00:13.974773
- Title: A Refer-and-Ground Multimodal Large Language Model for Biomedicine
- Title（参考訳）: バイオメディシンのためのマルチモーダル言語モデル
- Authors: Xiaoshuang Huang, Haifeng Huang, Lingdong Shen, Yehui Yang, Fangxin Shang, Junwei Liu, Jia Liu,
- Abstract要約: Med-GRIT-270kデータセットは、バイオメディカルドメインに初めて専用のデータセットであり、参照と地上の会話を統合している。
本稿では,このデータセットとマルチタスク・インストラクション・ラーニングを用いて,バイオメディシンのためのRefer-and-Ground Multimodal Large Language Model(BiRD)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.519866875035003
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the rapid development of multimodal large language models (MLLMs), especially their capabilities in visual chat through refer and ground functionalities, their significance is increasingly recognized. However, the biomedical field currently exhibits a substantial gap in this area, primarily due to the absence of a dedicated refer and ground dataset for biomedical images. To address this challenge, we devised the Med-GRIT-270k dataset. It comprises 270k question-and-answer pairs and spans eight distinct medical imaging modalities. Most importantly, it is the first dedicated to the biomedical domain and integrating refer and ground conversations. The key idea is to sample large-scale biomedical image-mask pairs from medical segmentation datasets and generate instruction datasets from text using chatGPT. Additionally, we introduce a Refer-and-Ground Multimodal Large Language Model for Biomedicine (BiRD) by using this dataset and multi-task instruction learning. Extensive experiments have corroborated the efficacy of the Med-GRIT-270k dataset and the multi-modal, fine-grained interactive capabilities of the BiRD model. This holds significant reference value for the exploration and development of intelligent biomedical assistants.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)の急速な開発、特に参照機能と接地機能による視覚チャット機能により、その重要性はますます認識されている。
しかし, バイオメディカル・フィールドは, バイオメディカル・イメージのための専用の参照・グラウンド・データセットが存在しないため, この分野において大きなギャップをみせている。
この課題に対処するため、Med-GRIT-270kデータセットを考案した。
質問と回答のペアは270kで、8つの異なる医療画像モダリティにまたがる。
最も重要なことは、バイオメディカルドメインとレファレンスと地上での会話の統合に特化していることだ。
鍵となるアイデアは、医療セグメント化データセットから大規模バイオメディカルイメージマスクペアをサンプリングし、チャットGPTを使用してテキストから命令データセットを生成することである。
さらに,このデータセットとマルチタスク・インストラクション・ラーニングを用いて,バイオメディシンのためのRefer-and-Ground Multimodal Large Language Model(BiRD)を導入する。
大規模な実験により、Med-GRIT-270kデータセットの有効性と、BiRDモデルのマルチモーダル、きめ細かな対話能力が裏付けられている。
これは、インテリジェントなバイオメディカルアシスタントの探索と開発にとって重要な基準となる。
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