論文の概要: A Large-Scale Vision-Language Dataset Derived from Open Scientific Literature to Advance Biomedical Generalist AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22727v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 19:34:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:08.261547
• Title: A Large-Scale Vision-Language Dataset Derived from Open Scientific Literature to Advance Biomedical Generalist AI
• Title（参考訳）: オープンサイエンス文献からバイオメディカルジェネリストAIを進化させる大規模ビジョンランゲージデータセット
• Authors: Alejandro Lozano, Min Woo Sun, James Burgess, Jeffrey J. Nirschl, Christopher Polzak, Yuhui Zhang, Liangyu Chen, Jeffrey Gu, Ivan Lopez, Josiah Aklilu, Anita Rau, Austin Wolfgang Katzer, Collin Chiu, Orr Zohar, Xiaohan Wang, Alfred Seunghoon Song, Chiang Chia-Chun, Robert Tibshirani, Serena Yeung-Levy,
• Abstract要約: PubMed Central Open Accessサブセットから派生したオープンソースのデータセットであるBiomedicaを紹介する。 Biomedicaには600万以上の科学論文と2400万の画像テキストペアが含まれている。 私たちは、Webサーバを通じてスケーラブルなストリーミングと検索APIを提供し、AIシステムとのシームレスな統合を容易にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.06771291117965
• License:
• Abstract: Despite the excitement behind biomedical artificial intelligence (AI), access to high-quality, diverse, and large-scale data - the foundation for modern AI systems - is still a bottleneck to unlocking its full potential. To address this gap, we introduce Biomedica, an open-source dataset derived from the PubMed Central Open Access subset, containing over 6 million scientific articles and 24 million image-text pairs, along with 27 metadata fields (including expert human annotations). To overcome the challenges of accessing our large-scale dataset, we provide scalable streaming and search APIs through a web server, facilitating seamless integration with AI systems. We demonstrate the utility of the Biomedica dataset by building embedding models, chat-style models, and retrieval-augmented chat agents. Notably, all our AI models surpass previous open systems in their respective categories, underscoring the critical role of diverse, high-quality, and large-scale biomedical data.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル人工知能(AI)の背景にある興奮にもかかわらず、高品質で多様な大規模データへのアクセス — 現代のAIシステムの基盤 — は、その大きな可能性を解き明かすボトルネックである。 このギャップを解決するために,PubMed Central Open Accessサブセットから派生したオープンソースデータセットであるBiomedicaを紹介した。 大規模なデータセットにアクセスする際の課題を克服するため、Webサーバを通じてスケーラブルなストリーミングと検索APIを提供し、AIシステムとのシームレスな統合を容易にしています。 組込みモデル,チャットスタイルモデル,検索強化チャットエージェントを構築することで,Biomedicaデータセットの有用性を実証する。 特に、私たちのAIモデルは、それぞれのカテゴリで以前のオープンシステムを上回っており、多様で高品質で大規模なバイオメディカルデータの重要性を強調しています。

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