モデル選定

医学診断補助

# 医学診断補助

Llama3 Med42 70B

Med42-v2はM42が開発したオープンアクセスの臨床大規模言語モデルスイートで、LLaMA-3をベースに構築されており、80億または700億のパラメータを含み、医学的な質問に高品質で回答できます。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Deta Resnet 50 Finetuned Blood Cell 10epochs

DETA-ResNet-50アーキテクチャを血球物体検出データセットでファインチューニングしたモデルで、医療画像解析に適しています

Resnet 50 Finetuned Brain Tumor

microsoft/resnet-50をファインチューニングした脳腫瘍画像分類モデルで、評価セットでの精度は91.71%

Vit Base Xray Pneumonia Lcbsi

ViTアーキテクチャに基づくX線肺炎検出モデルで、特定のデータセットで微調整後の精度は97.73%

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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