モデル選定

高精度診断

# 高精度診断

Medgemma 4b It Unsloth Bnb 4bit

MedGemmaはGemma 3をベースに構築された医療分野のマルチモーダルモデルで、4Bと27Bの2つのバージョンがあり、医療テキストと画像の理解タスクに特化しています。

画像生成テキスト

HealthGPTは統一されたマルチモーダル医療タスクのために特別に開発された大規模言語モデルです。

大規模言語モデル英語

Levit 128.fb Dist In1k Finetuned Stroke Binary

LeViT-128アーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、脳卒中二値分類検出タスク向けに微調整

Florence 2 FT Lung Cancer Detection

Florence-2-base-ftをファインチューニングした肺がん検出モデルで、肺画像から肺がんの種類を識別

テキスト生成画像

Transformers 英語

Mmed Llama 3 8B EnIns

MMedLMは医学分野に特化した多言語言語モデルで、Llama 3アーキテクチャに基づいており、医学質問応答などのタスクで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Vit Base Patch16 224 Chest X Ray

このモデルはGoogleのViT-baseモデルを胸部X線分類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、医療画像解析に使用されます。

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Skin Cancer

Swin Transformerアーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、皮膚癌画像分類タスク専用

Ultrasound Lung

AutoTrainでトレーニングされた肺超音波画像の多クラス分類モデルで、高い精度を有します

Vit Base Xray Pneumonia

ViTアーキテクチャに基づく胸部X線肺炎分類モデルで、肺炎データセットでファインチューニングされ、精度は90.06%に達しています

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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