Llava Dermatology 7b V1.5 Hf

🚀 モデルカード（Model ID用）

このモデルは、皮膚科の画像に対して転移学習を行い、LLaVA 7Bを微調整したバージョンです。これにより、信頼性の高い即時の医療アドバイスが必要とされる皮膚科の分野において、ユーザーが「オンライン皮膚科医」に相談することができるツールとして機能します。

🚀 クイックスタート

本モデルを使用するには、デモの質問票に記載された情報をまとめ、以下のようなコンテキストを作成します。

'This is a CLOSE UP picture of a patient's skin problem. The patient is within the age group of AGE 18 TO 29. The patient is a MALE. The patient is Hispanic Latino or Spanish Origin. The texture of the skin problem is flat, rough or flaky. The skin problem comes with increasing size, itching and burning symptoms. The skin problem comes with pain. The skin problem doesn't come with other symptoms. The patient's skin problem has been ONE TO FOUR WEEKS.'

そして、システムプロンプトとユーザーの質問（例："Please diagnose what skin condition is most likely in the picture."）を合わせて使用します。

✨ 主な機能

• ユーザーが提供する皮膚の画像（発疹、炎症など）を処理・分析し、高精度で患者の診断を行うことができます。
• ユーザーが提供する情報と画像を基に、「オンライン皮膚科医」と同様のコンサルテーションを提供します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

皮膚科の画像に対して転移学習を行い、LLaVA 7Bを微調整したバージョンです。

モデルの説明

信頼性の高い即時の医療アドバイス、特に皮膚科における需要の高まりを受け、このツールはユーザーが必要な情報、患部の画像を提供し、フォローアップの質問をすることで、実際の診察に近い「オンライン皮膚科医」への相談を可能にします。

これを実現するために、Skin Condition Image Network (SCIN) データセットでLoRAを用いてLLaVA 7Bを微調整し、ユーザーが提供する発疹、炎症、その他の皮膚症状の画像を処理・分析し、患者に高精度の診断を提供する能力を備えさせました。

• 開発元: Esperanto Technologies
• 微調整元のモデル: llava-hf/llava-1.5-7b-hf
• ブログ: 近日更新予定

🔧 技術詳細

本モデルは、LLaVA 7BをLoRAを用いてSkin Condition Image Network (SCIN) データセットで微調整することで構築されています。これにより、モデルは皮膚の画像を処理・分析し、高精度の診断を行うことができます。