# 説明可能なAI

PPACEは80億パラメータの大規模言語モデルで、生物医学研究資金プロジェクトの要約を自動分類するために設計され、世界保健機関(WHO)の研究優先順位分類をサポートします。

ロジック・ラマはGoppa AIが開発したファインチューニング言語モデルで、LLaMAの10億パラメータ基本バージョンを基に、知識と論理推論能力を注入して強化されており、端末デバイスアプリケーションに適しています。

LLaVA-Med v1.5 Mistral-7Bをファインチューニングしたマルチモーダル基盤モデルで、胸部X線画像の分析と肺炎検出に最適化されています

ConceptCLIPは医学的概念を強化した大規模視覚言語事前学習モデルで、様々な医療画像モダリティに対応し、多様な医療画像タスクで堅牢な性能を発揮します。

命令追従能力を備えた初のオープンソース大規模言語モデルシリーズで、説明可能なメンタルヘルス分析に使用

MentalBARTはfacebook/bart-largeを微調整したメンタルヘルス分析モデルで、MentaLLaMAプロジェクトの一部であり、説明可能なメンタルヘルス分析に特化しています。

指示追従能力を備えた初の説明可能なメンタルヘルス分析オープンソース大規模言語モデル

命令追従能力を備えた初の説明可能なメンタルヘルス分析オープンソース大規模言語モデル、LLaMA2-chat-7Bをファインチューニング

BERTはTransformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルで、複数の言語の自然言語処理タスクを処理できます。