モデル選定

医療画像診断

# 医療画像診断

Tumor Detection ML Model

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの脳腫瘍画像分類モデル。注釈付き脳腫瘍MRI画像データセットで訓練

画像分類その他

Melanoma Cancer Image Classification

GoogleのViTモデルを微調整したもので、メラノーマ癌画像分類に使用され、精度は93.95%です。

Chexpert 5 Convnextv2 Tiny 384

このモデルはfacebook/convnextv2-tiny-22k-384をCheXpertデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に胸部X線画像の分類タスクに使用されます。

これは自動トレーニングによって生成された二項分類モデルで、肺炎画像の分類識別に特化しています。

Vit Finetuned Chest Xray Pneumonia

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基に微調整した胸部X線肺炎検出モデルで、肺炎検出タスクにおいて95.51%の精度を達成しています。

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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