論文の概要: Ryze: Evidence-Enriched Data Synthesis from Biomedical Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00902v1
• Date: Sat, 30 May 2026 21:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.969484
• Title: Ryze: Evidence-Enriched Data Synthesis from Biomedical Papers
• Title（参考訳）: Ryze: バイオメディカルペーパーからのエビデンスに富んだデータ合成
• Abstract要約: Ryzeは、生のバイオメディカルペーパーをエビデンスに富んだトレーニングセットとドメイン特化VLMに変換する、完全に自動化されたシステムである。 Qwen3-VL-8Bを皮切りに、RyzeはバイオVLM-8BをUSD 200以下で製造し、LAB-Benchで48.0%の精度で製造した。 トレーニング済みのBioVLM-8Bモデルとともに、Ryzeをオープンソースとしてリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.950038387675493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: General-purpose VLMs remain unreliable for biomedical research because valid answers in scientific papers depend on evidence split across figures, tables, charts, captions, and referring text. Existing post-training pipelines are bottlenecked by costly expert annotation and by synthetic data that drops this evidence structure. We present Ryze, a fully automated system that converts raw biomedical papers into an evidence-enriched training set and a domain-specialized VLM. Ryze synthesizes QA pairs with complete supporting evidence (visual element, caption, extracted structure, and referring paragraphs), reduces layout and OCR errors via chart/table-aware extraction and LLM-based cleansing, and applies a progress-gated post-training strategy combining supervised fine-tuning with reinforcement learning. Starting from Qwen3-VL-8B, Ryze produces BioVLM-8B at under USD 200, achieving 48.0% weighted accuracy on LAB-Bench, outperforming the base model by +12.6 percentage points (pp) and surpassing GPT-5.2 by +3.8 pp. We release Ryze as open source together with the trained BioVLM-8B model.
• Abstract（参考訳）: 科学論文の有効な答えは、数字、表、チャート、キャプション、参照テキストに分割された証拠に依存するため、汎用的なVLMは生医学研究には信頼できないままである。 既存のトレーニング後のパイプラインは、高価な専門家アノテーションと、このエビデンス構造を落とす合成データによってボトルネックされる。 バイオメディカルペーパーをエビデンスに富んだトレーニングセットとドメイン特化VLMに変換する完全自動化システムであるRyzeについて述べる。 Ryzeは、完全な支持エビデンス(視覚的要素、キャプション、抽出された構造、参照項)でQAペアを合成し、チャート/テーブル認識抽出とLCMベースクリーニングによるレイアウトとOCRエラーを低減し、教師付き微調整と強化学習を組み合わせた前進型後学習戦略を適用した。 Qwen3-VL-8Bを皮切りに、RyzeはBioVLM-8BをUSD 200以下で製造し、LAB-Benchで48.0%の精度で製造し、ベースモデルを+12.6ポイント(pp)、+3.8ppでGPT-5.2を上回った。 トレーニング済みのBioVLM-8Bモデルとともに、Ryzeをオープンソースとしてリリースします。

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