モデル選定

高精度医療

# 高精度医療

MedGemmaはGemma 3をベースに開発された医学マルチモーダルモデルで、医学テキストと画像の理解に特化し、医療AIアプリケーションの構築をサポートします。

画像生成テキスト

Llama3 Med42 8B

Med42-v2はM42が開発した臨床調整済み大規模言語モデルスイートで、LLaMA-3アーキテクチャを基盤とし、80億または700億パラメータバージョンを含み、高品質な医学質問応答能力を提供することを目的としています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

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

BioLlama-Ko-8BはLlama-3アーキテクチャに基づく韓国語医学大規模言語モデルで、beomi/Llama-3-Open-Ko-8BとProbeMedicalYonseiMAILab/medllama3-v20モデルを統合して構築され、韓国語医学分野のQ&Aタスクに特化しています。

大規模言語モデル

Vit Base Patch16 224 Finetuned Chest

GoogleのViTモデルを胸部画像データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は99%

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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